In un mercato sempre più competitivo e in continuo mutamento, la digitalizzazione dei processi aziendali determina l’elaborazione di grandi quantità di dati, i cosiddetti Big Data. La loro elaborazione richiede tecnologie innovative; tramite tecniche di Machine Learning è possibile estrarre informazioni dai dati, con molta più efficienza di quanto farebbe l’uomo. La tesi è stata sviluppata per rispondere alla necessità di rendere più efficiente il sistema di gestione degli allarmi di un’azienda, con l'obiettivo di trasformare l’approccio reattivo alla rilevazione delle anomalie, basato sulla comunicazione diretta tra operatore e cliente, in un approccio proattivo, tramite l’implementazione di modelli di Machine Learning.