--- title: "Data Modernization: un presupposto vitale nell’era dell’AI" description: La data modernization è il presupposto tecnico per ogni strategia AI di successo. 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[Leggi tutto](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) 10 MIN READ 22 settembre 2026 ### Latest News - [Legacy modernization nel banking: il vero costo di sistemi e tecnologie datate](https://newsroom.kireygroup.com/news/legacy-modernization-nel-banking-il-vero-costo-di-sistemi-e-tecnologie-datate?hsLang=it) - [Context Engineering, l’arte e la scienza che guidano gli AI Agent](https://newsroom.kireygroup.com/news/context-engineering-l-arte-e-la-scienza-che-guidano-gli-ai-agent?hsLang=it) - [Agentic AI Governance: come gestire al meglio un’AI in grado di agire](https://newsroom.kireygroup.com/news/agentic-ai-governance-come-gestire-al-meglio-un-ai-in-grado-di-agire?hsLang=it) - [Autonomous SOC: realtà, limiti e prospettive della sicurezza guidata dall’AI](https://newsroom.kireygroup.com/news/autonomous-soc-realta-limiti-e-prospettive-della-sicurezza-guidata-dall-ai?hsLang=it) - [Data Virtualization, il pilastro delle aziende data-driven: cos’è e come funziona](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-virtualization-il-pilastro-delle-aziende-data-driven-cos-e-come-funziona?hsLang=it) - [Cloud Economics: l’obiettivo non è spendere meno, ma spendere meglio](https://newsroom.kireygroup.com/news/cloud-economics-l-obiettivo-non-e-spendere-meno-ma-spendere-meglio?hsLang=it) - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) / # Data Modernization: un presupposto vitale nell’era dell’AI #### Kirey [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/en.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/data-modernization-a-vital-prerequisite-in-the-age-of-ai?hsLang=en)    [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/ES.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/?hsLang=es) 14 MIN READ 29 agosto 2025 - Share on: - - - - [All](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Categories + - [Corporate](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - Events/Webinars - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) - [Cloud](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cloud) - [Innovation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/innovation) - [Intelligenza Artificiale](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/intelligenza-artificiale) - [Monitoring](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/monitoring) - [DevSecOps](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/devsecops) - [Sviluppo Software](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/sviluppo-software) - [Corporate Social Responsibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate-social-responsibility) - [Data Privacy](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-privacy) - [Welfare & Previdenza](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/welfare-previdenza) - [Accessibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/accessibility) - [Advisory](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/advisory) - [Automation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/automation) - [Cybersecurity](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cybersecurity) - [Digital Banking](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-banking) - [Digital Industry](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/digital-industry) - [Press & PR](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/press) Negli ultimi anni, la corsa all[’intelligenza artificiale](https://www.kireygroup.com/it/products/artificial-intelligence) ha ridefinito le priorità tecnologiche di molte aziende. Tuttavia, tra l’ambizione di adottare l’AI e la reale capacità di farlo esiste spesso un divario che dipende **dalla condizione dei dati su cui queste tecnologie operano.**  Per essere davvero AI ready, un’azienda deve prima essere *data ready*, ovvero deve disporre di un’infrastruttura capace di **raccogliere, trasformare, distribuire e proteggere i dati in modo coerente, scalabile e accessibile**.   ## Cosa frena le aziende dal diventare AI Ready?  Le aziende si scontrano con limiti strutturali perché il panorama dei dati è profondamente cambiato negli ultimi decenni. Sono aumentati i volumi, è cresciuta la varietà e le informazioni **hanno assunto un ruolo strategico**, trasformandosi in veri e propri *data asset* aziendali. Allo stesso tempo, le esigenze di analisi si sono spostate **verso la dimensione del real-time**, che le architetture tradizionali faticano a supportare in modo efficace e scalabile.  I problemi più frequenti riguardano **la qualità e l’accessibilità del dato, la frammentazione dei sistemi, la difficoltà di integrazione** tra fonti eterogenee, l’assenza di framework di [governance](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-governance-cos%C3%A8-e-perch%C3%A9-%C3%A8-essenziale-nellenterprise-moderna) e processi di monitoraggio affidabili. In molti casi, le pipeline di trasformazione sono ancora basate su logiche *batch*, rigide e poco scalabili, mentre i dati sono distribuiti in ambienti legacy con cicli di aggiornamento lenti e tracciabilità carente.  Prima di sviluppare e implementare soluzioni AI based, occorre quindi una revisione del modo in cui i dati vengono raccolti, trattati e resi disponibili, anche in ottica di quella [democratizzazione del dato](https://newsroom.kireygroup.com/news/la-sfida-della-data-democratization-e-come-vincerla?hsLang=it) che è un pilastro del paradigma AI First. Ed è qui che entra in gioco il tema della data modernization.  ## Cos’è (davvero) la data modernization  Modernizzare i dati significa aggiornare l’infrastruttura, gli strumenti e le pratiche di gestione dei dati per allinearli alle esigenze [della data-driven company](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-driven-dallhype-alla-realt%C3%A0-come-diventare-davvero-unazienda-innovativa). È un cambiamento strutturale che riguarda il modo in cui il dato viene raccolto, trattato, reso accessibile e valorizzato.  Il concetto ha iniziato a guadagnare terreno intorno al 2010, quando la crescita esponenziale dei volumi di dati ha evidenziato i limiti di sistemi e architetture legacy, spesso frammentati e poco scalabili. In parallelo, la diffusione del cloud ha reso più urgente l’esigenza di dati accessibili, affidabili e integrabili, ma ha anche **messo a disposizione l’infrastruttura e gli strumenti** per farlo in modo efficace.  ### Cloud e data modernization, un legame strutturale  La modernizzazione dei dati e il cloud sono legati in modo inscindibile. Questo non solo perché gran parte degli strumenti attuali di gestione e analisi dei dati è nata in ambienti e per ambienti cloud, ma perché il cloud stesso fornisce i presupposti architetturali per abilitare un approccio realmente moderno: scalabilità, storage distribuito, integrazione via API, automazione, osservabilità e molto altro.  Le infrastrutture cloud-native permettono di creare data pipeline scalabili, capaci di gestire anche flussi in tempo reale. Inoltre, offrono la possibilità di attivare ambienti di test e sviluppo *on-demand* e di adottare architetture *lakehouse*, che unificano dati analitici e operativi riducendo la frammentazione tipica degli ambienti legacy. Il dato può essere distribuito in modo sicuro e controllato **anche in ambienti ibridi o multi-cloud**, adattandosi a requisiti specifici di governance, compliance e latenza.  Oltre alla rivoluzione tecnica, il cloud ha **trasformato l’economia del dato**. Con modelli *pay-per-use* e architetture serverless, le aziende possono sperimentare, scalare o dismettere componenti in modo agile, senza vincoli infrastrutturali rigidi né investimenti coraggiosi. Non da ultimo, il cloud ha abilitato **una nuova cultura del dato, basata su logiche *self-service***, cataloghi condivisi, data platform basate su strumenti low-code/no-code e una governance centralizzata e accessibile.  ## I componenti chiave della data modernization  Il concetto di data modernization è ampio e trasversale poiché riguarda **infrastrutture, processi, strumenti,** ma anche competenze e cultura aziendale. È dunque fondamentale identificare e presidiare le sue aree chiave.  ### Infrastruttura dati  È la base su cui poggia tutto il resto. Una moderna infrastruttura dati si sviluppa in ambienti cloud o ibridi, utilizza modelli architetturali moderni (data mesh, data fabric…), è scalabile e progettata per abilitare l’elaborazione in tempo reale. Il suo obiettivo, tutt’altro che agevole in molte realtà, è **garantire disponibilità, elasticità e resilienza,** rendendo il dato accessibile in modo fluido e sicuro.  ### Data integration  Integrare i dati in modo moderno significa superare la frammentazione dei sistemi per costruire **una visione unificata e coerente** delle informazioni aziendali. Le tradizionali logiche ETL lasciano spazio a processi ELT più flessibili, all'acquisizione dati in tempo reale e ad approcci *event-driven*, grazie anche all'uso di connettori ed API.   ### Data governance  Una governance efficace definisce regole e processi per garantire **accesso controllato, tracciabilità e corretto utilizzo dei dati**. Include anche sicurezza e protezione delle informazioni sensibili, auditing, gestione dei ruoli e dei permessi, policy centralizzate e strumenti di data lineage.  ### Qualità del dato  Un dato moderno deve essere affidabile in ottica di **completezza, accuratezza, coerenza e tempestività.** Strumenti di data profiling, monitoraggio e validazione continua aiutano a garantire che le informazioni siano effettivamente utilizzabili e non un fattore di rischio per decisioni o modelli AI.  ### Piattaforme e strumenti  Un’iniziativa di modernizzazione dei dati si basa **su piattaforme integrate o su ecosistemi di strumenti specializzati**, pensati per operare in sinergia mantenendo una chiara separazione di funzioni. Il percorso parte dalla raccolta e *ingestion* automatizzata dei dati, passa attraverso la trasformazione e l’orchestrazione dei flussi informativi, fino ad arrivare a sistemi dedicati alla catalogazione, all’analisi, alla distribuzione e al monitoraggio.  ### Cultura data-driven e competenze  Ogni modernizzazione del paradigma di dati **richiede un cambiamento culturale.** Servono competenze tecniche aggiornate (data engineer, architect, analyst), ma anche alfabetizzazione diffusa (literacy), consapevolezza del valore del dato e nuovi modelli organizzativi. La cultura data-driven è ciò che dà senso agli investimenti tecnologici.  ## Data modernization: come definire una strategia efficace  Ogni progetto di data modernization è, per definizione, unico. Le priorità variano soprattutto in funzione **dell’architettura esistente e della maturità digitale di partenza**. Tuttavia, anche in un contesto così eterogeneo, è possibile individuare una serie di tappe ricorrenti, utili per strutturare un percorso orientato al valore.  ### Assessment dell’ecosistema dei dati  Il primo passo è sempre la mappatura dell’ecosistema esistente. Quali sono i dati rilevanti, dove si trovano, in quali sistemi, come e dove vengono archiviati, come sono gestiti e trattati, quali sono gli strumenti in uso e il livello di governance applicato. **Tutto ciò serve a definire uno stato dell’arte realistico**, su cui basare qualunque ipotesi di evoluzione. È anche il momento in cui si identificano i principali colli di bottiglia, le ridondanze e le aree più esposte a rischi e inefficienze.  ### Strategia e roadmap business-driven  La definizione della strategia **deve partire da esigenze di business**. Cosa si vuole ottenere con la modernizzazione? Più velocità nelle analisi? Maggiore qualità operativa? Abilitazione all’AI? Le risposte a queste domande servono **per identificare i KPI fondamentali del progetto** e per costruire una roadmap realistica, suddivisa in tappe incrementali che tengono conto delle priorità aziendali, del *time-to-value* e delle dipendenze tecniche.  ### Selezione delle tecnologie  La scelta delle tecnologie non è mai solo tecnica, ma dipende **degli obiettivi, della flessibilità richiesta, delle competenze interne e della capacità di integrazione** con lo stack esistente. È in questa fase che si valutano, ad esempio, gli approcci architetturali di riferimento (data fabric, data mesh, ecc.), le logiche di orchestrazione, le piattaforme di data integration, il livello di automazione e osservabilità. L’approccio deve essere chiaramente **orientato al futuro.**  ### Definizione del framework di governance  Ogni strategia richiede regole chiare. È dunque fondamentale definire una governance che stabilisca responsabilità, politiche di accesso al dato, gestione dei metadati, monitoraggio della qualità, sicurezza e compliance normativa. La governance, se ben progettata, **non è un vincolo ma un abilitatore**: rende il dato affidabile, tracciabile e utilizzabile da più attori in modo sicuro e coordinato.  ### Implementazione tecnica, migrazione e monitoraggio  In base agli obiettivi e alla roadmap, l’implementazione coinvolge **l’evoluzione dell’infrastruttura, l’attivazione di pipeline moderne, l’integrazione delle fonti dati e la configurazione** degli strumenti per la gestione, l’analisi e la valorizzazione delle informazioni. Il percorso può essere graduale, ma sempre accompagnato da un **monitoraggio attivo delle prestazioni**, della qualità e dell’aderenza agli obiettivi iniziali.   ### Gestione del cambiamento e cultura del dato  Abbiamo già detto che serve un’azione concreta sul piano culturale e organizzativo per far sì che l’azienda integri la cultura del dato nei processi quotidiani. Ma come fare?  Innanzitutto, è necessaria formazione mirata per i diversi livelli aziendali, non solo in termini di strumenti ma anche di **lettura critica e utilizzo consapevole delle informazioni**. È poi essenziale definire ruoli chiari nella gestione e nella valorizzazione del dato, come i data owner e i data steward, cosa che potrebbe determinare cambiamenti significativi nelle dinamiche organizzative.  Parallelamente, è fondamentale mettere a disposizione strumenti e ambienti che favoriscano **l’accesso, la condivisione e l’utilizzo del dato**: portali self-service, cataloghi condivisi e interfacce intuitive che rendano il dato parte del lavoro quotidiano. Solo così è possibile completare il passaggio da un uso del dato limitato alle decisioni strategiche a un vero supporto operativo, esteso alle decisioni di ogni giorno.   - [Post precedente](https://newsroom.kireygroup.com/news/l-identita-al-centro-della-cyber-resilienza?hsLang=it) - [Vedi tutti i post](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=it) - [Post successivo](https://newsroom.kireygroup.com/news/application-performance-monitoring-il-pilastro-invisibile-dell-observability?hsLang=it) ## Post correlati: #### [Data Virtualization, il pilastro delle aziende dat...](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-virtualization-il-pilastro-delle-aziende-data-driven-cos-e-come-funziona?hsLang=it) Diventare una data-driven company è una condizione indispensabile per competere, ma il percorso è sp... 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