PyFerrata logo PyFerrata.ink
Automazione con Python • Analisi affidabili

Fai correre i dati, ferma la routine.
Python che lavora mentre tu crei valore.

Preparazione dataset, report periodici, integrazioni tra strumenti: tutto orchestrato da script chiari e testati. La nostra metodologia riduce errori, accorcia i cicli decisionali e libera ore di lavoro strategico.

  • +8 ore libere a settimana
  • 95% meno refusi
  • go-live in 21 giorni
Inizia a imparare Python Oppure chiedi una demo in 20 minuti. 

# ETL minimalista per fogli vendite
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales.csv')
df = df.query('status == "paid"')
agg = (df.groupby(['month', 'channel'])
         .revenue.sum().reset_index())
agg.to_excel('kpi_mensili.xlsx', index=False)
memphis python flows
team working data
Chi siamo

Siamo artigiani dei dati con visione di business

PyFerrata unisce formazione pratica e consulenza mirata per portare Python al centro delle tue decisioni. Costruiamo flussi affidabili, automatizziamo la routine e trasferiamo competenze al tuo team.

Operiamo con un approccio iterativo: piccoli rilasci, qualità verificabile, metriche prima del codice. Lavoriamo con PMI, scaleup e funzioni data-driven in ambito marketing, finance, operation e prodotto.

Scopri la nostra storia
blocks and arrows

Perché i clienti ci scelgono

Velocità misurabile

Automazioni distribuite in settimane, non mesi. Rilasci incrementali e KPI di adozione.

Qualità dei dati

Validazioni, log leggibili e controlli di consistenza per ridurre i falsi positivi.

Design dei processi

Workflow chiari: input, trasformazioni e output che parlano il linguaggio del business.

Formazione attivabile

Lezioni pratiche su dataset reali del cliente per rendere il team autonomo.

Cosa ottieni, oltre al codice

Non vendiamo script isolati ma un ecosistema governabile: naming, repository, documentazione e protocolli di verifica.

1
Data reliability — tracciamo le assunzioni, annotiamo le trasformazioni e firmiamo i file con hash per audit trail.
2
Integrazioni — connettori verso fogli, CRM, piattaforme adv e DB comuni. Evitiamo lock-in e licenze opache.
3
Sicurezza — segreti gestiti con variabili d’ambiente, ruoli minimi e rotazioni periodiche.
4
Mentoring — pair programming, code review e piani di crescita per gli analisti interni.
gears and charts

Piani trasparenti, pensati per l’impatto

Scegli un pacchetto o richiedi un audit indipendente. Tutte le opzioni portano a un contatto diretto con noi per modellare la soluzione sul tuo contesto.

Workshop Base

Formazione + setup
da € 590
  • Lezione live (3 ore) su dataset reale
  • Template ETL in Python
  • Checklist qualità dati
Richiedi preventivo Vedi programma

Automation Pro

Implementazione
da € 2.400
  • 2 flussi automatizzati in produzione
  • Documentazione e monitor basico
  • Formazione team (4 sessioni)
Parla con noi Piano dettagliato

Enterprise Studio

Co-design & governance
su preventivo
  • Catalogo dati, standard e naming
  • Pipeline mission-critical
  • Mentoring e SLA
Prenota una call Case e referenze

Il team

ritratto product lead
Giulia Bendini Lead Analytics

Progetta flussi ripetibili e metriche affidabili, con un occhio al costo opportunità.

ritratto data engineer
Luca Moretti Data Engineer

Integrazioni robuste, log chiari e attenzione alla sicurezza applicativa.

Lavora con noi

Se ti piace unire precisione e creatività nei dati, dai un’occhiata alle posizioni aperte sotto.

Vai alle posizioni

Parola ai clienti

«Abbiamo ridotto un report settimanale da 6 ore a 35 minuti, con più controllo sugli errori.»

Sara V., Marketing Manager

«La formazione è stata concreta: il team ora scrive script su repository aziendale con review.»

Marco D., Head of BI

«Ottimo equilibrio tra strategia e pratica. Documentazione impeccabile e handover fluido.»

Elena F., COO

Risultati concreti

Numeri sintetici da progetti recenti. Ogni iniziativa è progettata per essere replicabile e misurabile.

E-commerce fashion
+28% revenue attribuite

Modello di attribuzione custom su ordini e campagne, con pulizia SKU e deduplica utenti.

Fintech lending
-41% tempi di pratica

Integrazione tra CRM e fogli risk, ETL schedulato e controlli di qualità pre-decisione.

Servizi B2B
+35% lead qualificati

Normalizzazione delle fonti, scoring lead e automazioni di nurturing multi-canale.

Come lavoriamo

Passi chiari, visibilità continua e responsabilità condivisa.

1
Primo contatto — raccogliamo obiettivi, fonti e vincoli. Identifichiamo i KPI success criteria.
2
Analisi — mappiamo dati, rischi e quick win. Stima tempi e benefit.
3
Piano — sprint di 2 settimane con board pubblico, checklist e definizione degli output.
4
Feedback — demo, report d’impatto e correzioni rapide su evidenze.
5
Go-live — messa in produzione con log, ruoli e passaggio di consegne.
Parliamone
steps and nodes

La nostra traiettoria

2022
Fondazione — nasciamo a Milano per unire artigianato software e metodi analitici.
2023
Prime 50 aziende — workshop e automazioni con focus su qualità dati.
2024
Catalogo moduli — componenti riusabili per reporting e integrazioni.
2025
Scaling — governance, mentoring e KPI di impatto standardizzati.
timeline zigzag

Missione, valori e principi

Eredità

Veniamo dal mondo prodotto: rigore, semplicità e cura dell’esperienza.

Principi

Prima i dati, poi le opinioni. Piccoli rilasci, feedback frequenti, sicurezza by design.

Visione

Ogni team dovrebbe fidarsi delle proprie metriche come di un collega esperto.

Missione

Trasformare attività ripetitive in flussi automatizzati e documentati.

Opportunità di carriera

Data Analyst (Junior)

Supporto a progetti ETL, pulizia dati e reporting. Richiesta familiarità con Python e fogli di calcolo.

Candidati
Python Developer (Freelance)

Implementazione di connettori e test automatici. Esperienza con repository e best practice.

Invia profilo
Project Lead (Part-time)

Gestione backlog, retrospettive e coordinamento con stakeholder non tecnici.

Parliamone

Domande frequenti

Quanto tempo serve per andare in produzione?

Per i casi standard stimiamo 2–3 settimane per il primo rilascio. Il tempo dipende dalla qualità delle fonti e dall’accesso agli strumenti.

Su quali stack lavorate?

Python, fogli di calcolo, database SQL comuni e servizi cloud diffusi. Privilegiamo componenti semplici e facilmente manutenibili.

Fate anche audit indipendenti?

Sì. Verifichiamo i flussi, proponiamo correzioni e stimiamo l’impatto economico. È acquistabile come servizio separato.

Come misurate il ROI?

Combiniamo ore risparmiate, riduzione errori e velocità decisionale. Definiamo i KPI prima di scrivere il primo script.

Qual è il prossimo passo?

Scrivici: /contacts. Partiamo con un breve assessment gratuito e definiamo insieme il piano.