Negli ultimi anni, la corsa all’intelligenza artificiale 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 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 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. 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.
