--- title: "DataOps: cos’è e perché è una rivoluzione nella gestione dei dati enterprise" description: DataOps aiuta le aziende a gestire pipeline, governance e qualità del dato in modo agile e automatizzato image: https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/Data%26Ai_24.png --- [kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/item-2020-dicembre/logo-Blog-v2.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/news) - Ita - [Eng](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/dataops-what-it-is-and-why-it-is-revolutionizing-enterprise-data-management?hsLang=en) - [Esp](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/dataops-que-es-y-por-que-es-una-revolucion-en-la-gestion-de-los-datos-enterprise?hsLang=es) [Kireygroup.com](https://www.kireygroup.com/) # Get your daily dose of tech! ## We Shape Your Knowledge # [Previdenza complementare: dalla compliance alla competitività, la sfida dei fondi passa per servizi digitali e tecnologie modulari](https://newsroom.kireygroup.com/news/previdenza-complementare-la-sfida-dei-fondi-passa-per-servizi-digitali-e-tecnologie-modulari?hsLang=it) A cura di Michela Sertorio, Business Line Manager BU Pension Funds di Kirey. [Leggi tutto](https://newsroom.kireygroup.com/news/previdenza-complementare-la-sfida-dei-fondi-passa-per-servizi-digitali-e-tecnologie-modulari?hsLang=it) 9 MIN READ 26 ottobre 2026 ### Latest News - [Previdenza complementare: dalla compliance alla competitività, la sfida dei fondi passa per servizi digitali e tecnologie modulari](https://newsroom.kireygroup.com/news/previdenza-complementare-la-sfida-dei-fondi-passa-per-servizi-digitali-e-tecnologie-modulari?hsLang=it) - [Inference cost: come impedire agli agenti AI di aumentare esponenzialmente i costi](https://newsroom.kireygroup.com/news/inference-cost-come-impedire-agli-agenti-ai-di-aumentare-esponenzialmente-i-costi?hsLang=it) - [Kirey Advisory al workshop ABI Lab su Processi, Operations e Organizzazione](https://newsroom.kireygroup.com/news/kirey-advisory-al-workshop-abi-lab-su-processi-operations-e-organizzazione?hsLang=it) - [Kirey amplia il presidio SAP: Mind The Value ottiene lo status di reselling partner](https://newsroom.kireygroup.com/news/kirey-amplia-il-presidio-sap-mind-the-value-ottiene-lo-status-di-reselling-partner?hsLang=it) - [Il lato oscuro del multicloud: come evitare che il workload placement generi debito tecnico](https://newsroom.kireygroup.com/news/il-lato-oscuro-del-multicloud-come-evitare-che-il-workload-placement-generi-debito-tecnico?hsLang=it) - [Shadow AI: 4 dipendenti su 5 usano strumenti non governati dall’azienda](https://newsroom.kireygroup.com/news/shadow-ai-4-dipendenti-su-5-usano-strumenti-non-governati-dall-azienda?hsLang=it) - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) / # DataOps: cos’è e perché è una rivoluzione nella gestione dei dati enterprise #### Kirey [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/en.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/en/news/dataops-what-it-is-and-why-it-is-revolutionizing-enterprise-data-management?hsLang=en)    [![](https://newsroom.kireygroup.com/hubfs/ES.svg)](https://newsroom.kireygroup.com/es/news/dataops-que-es-y-por-que-es-una-revolucion-en-la-gestion-de-los-datos-enterprise?hsLang=es) 21 MIN READ 26 giugno 2026 - 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) - [Cloud](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/cloud) - [Data Value](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/data-value) - [Innovation](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/innovation) - [Sviluppo Software](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/sviluppo-software) - [Intelligenza Artificiale](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/intelligenza-artificiale) - [Corporate Social Responsibility](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/corporate-social-responsibility) - [Welfare & Previdenza](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/welfare-previdenza) - [Advisory](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/advisory) - [Press & PR](https://newsroom.kireygroup.com/news/tag/press) Nell’ottica di [diventare *data-driven*](https://www.kireygroup.com/it/competencies/data-ai) a tutti gli effetti, le aziende si scontrano con i limiti delle metodologie tradizionali di gestione del dato, non più sufficienti per sostenere la complessità degli ecosistemi digitali moderni. È da questa esigenza che nasce l’approccio DataOps, il cui fine è rendere i processi legati ai dati più agili, affidabili, automatizzati e sostenibili**.** Key points - Le aziende puntano ad essere data-driven e AI-driven, ma devono affrontare sfide legate a **silos informativi, pipeline fragili, processi manuali** e scarsa velocità di accesso agli insight. - DataOps è un nuovo modello operativo che combina **automazione, collaborazione, osservabilità e governance** per rendere la gestione del dato più agile, resiliente e sostenibile. - Le organizzazioni che adottano DataOps riducono il *time-to-insight*, migliorano la qualità dei dati, la produttività dei team e **supportano efficacemente analytics avanzata e AI**. ## La necessità di evolvere la gestione dei dati A rendere inevitabile un cambio di paradigma nella gestione dei dati è stata la convergenza di diversi fattori tecnologici, operativi e organizzativi. 1. In primis, **la proliferazione incontrollata delle informazioni** in tutte le dimensioni tradizionalmente associate ai big data (velocità, volume, varietà). Le aziende si sono così ritrovate con **enormi quantità di dati distribuiti in silos isolati**, dai sistemi SaaS all’IoT, difficili da integrare e ancora più complessi da governare in modo coerente con le policy aziendali e la normativa di riferimento. 2. Inoltre, **i dati cambiano nel tempo**: negli schemi, a livello di sistemi sorgente o, più frequentemente, nel **significato delle informazioni**. Questo finisce per **compromettere le pipeline tradizionali**, solitamente rigide e basate su mappature esatte. 3. Esiste poi **un problema sempre più centrale legato alla velocità**. Le organizzazioni moderne devono poter accedere a *insight* aggiornati quasi in tempo reale per supportare attività operative, processi decisionali dinamici e modelli avanzati di intelligenza artificiale. I tradizionali approcci *batch*, progettati per elaborare dati a posteriori, non riescono più a sostenere esigenze di questo tipo; possono ancora funzionare come supporto decisionale strategico, ma non bastano per supportare una trasformazione verso la *data-driven company*. 4. Tutt’altro che secondario è poi **un limite di tipo organizzativo**. Nelle strutture che operano con modelli tradizionali, i processi legati ai dati coinvolgono infatti figure e team differenti, dai data engineer agli sviluppatori, dalle operations IT agli esperti di sicurezza, che però **operano in silos separati, con strumenti, obiettivi e modalità operative** non sempre allineati. Il risultato, ovviamente, è una gestione frammentata del ciclo di vita del dato. ## I limiti del modello tradizionale: lento, costoso e poco sostenibile I limiti delle tradizionali pipeline dei dati generano nel tempo un impatto diretto su **costi, produttività e capacità innovativa dell’azienda.** Le inefficienze colpiscono soprattutto le figure specializzate, con data engineer e data scientist che finiscono per dedicare gran parte del proprio tempo alla **preparazione e pulizia manuale dei dati, invece di concentrarsi su analytics, automazione o sviluppo di modelli AI**. Parallelamente, gli sviluppatori continuano a scrivere codice altamente personalizzato e poco riutilizzabile, destinato a diventare fragile al primo cambiamento infrastrutturale o applicativo. L’impatto più evidente emerge però sul fronte della velocità, poiché in molte organizzazioni, rendere disponibile una nuova fonte dati o sviluppare una nuova applicazione analitica può **richiedere mesi tra test manuali, validazioni, passaggi tra team e problemi di integrazione**. Tutto ciò è incompatibile con contesti in cui il business richiede *insight* quasi in tempo reale e pipeline in grado di alimentare applicazioni AI, automazioni e sistemi decisionali. Esiste poi un costo meno visibile ma parimenti critico: **la perdita di opportunità**. Pipeline lente, dati non aggiornati, lavorazioni manuali e processi poco affidabili **limitano la capacità dell’azienda di reagire ai cambiamenti**, prendere decisioni tempestive e valorizzare realmente il proprio patrimonio informativo. ## DataOps: il cambio di paradigma nella gestione del dato Come spesso accade con gli approcci che terminano con il suffisso "Ops", DataOps non identifica semplicemente una nuova categoria di tool. Il termine descrive un'evoluzione metodologica e organizzativa che punta a **ripensare il modo in cui i dati vengono gestiti, integrati, validati e resi disponibili al business**. L'idea alla base è simile a quella che ha portato alla nascita di DevOps nel mondo dello sviluppo software: superare modelli frammentati, fortemente manuali e poco collaborativi, sostituendoli con **processi continui, automatizzati e osservabili**. DataOps applica questi principi al mondo del dato, adattandoli però a una complessità ulteriore: i dati sono dinamici, cambiano struttura, significato, qualità e frequenza di aggiornamento. ### I pilastri di DataOps: persone, processi e tecnologia DataOps si regge su tre dimensioni che operano e devono evolvere insieme.   1. **Persone e cultura** DataOps richiede che data engineer, data scientist, sviluppatori e team di business **lavorino in modo integrato, con ownership chiara** su ogni dato e responsabilità condivisa sulla sua qualità. Il dato smette di essere un prodotto secondario dell'IT e diventa **un asset aziendale con un ciclo di vita, un proprietario e degli utenti.** 2. **Processi** Le attività di ingestion, trasformazione, validazione e distribuzione del dato vengono **codificate in processi ripetibili, documentati e misurabili.** Niente più script *una tantum* o procedure che esistono solo nella memoria di qualcuno. Ogni passaggio è tracciabile, ogni anomalia è rilevabile. 3. **Tecnologia** Gli strumenti abilitano i processi, non li sostituiscono. Pipeline orchestrate, sistemi di monitoraggio della qualità del dato, data catalog che tracciano provenienza e significato di ogni dataset, ambienti di test separati dalla produzione. La tecnologia dietro a DataOps **non è un singolo prodotto:** è uno stack che si costruisce attorno alle esigenze specifiche dell'organizzazione. ## Come cambia la gestione dei dati con DataOps DataOps porta un certo grado di discontinuità rispetto al passato. Non si tratta infatti di un miglioramento incrementale, ma di un **ripensamento del modo in cui i dati fluiscono, vengono controllati e raggiungono chi ne ha bisogno.** Per capire la portata del cambiamento, vale la pena mettere a confronto i due modelli. | ### Modello tradizionale I dati risiedono nei sistemi che li generano, dal CRM ai file Excel, e vengono estratti, trasformati e caricati in un data warehouse centralizzato secondo cicli periodici. Questo approccio, in contesti stabili e con volumi contenuti, ha funzionato bene nel corso del tempo.   I limiti emergono quando **aumentano la complessità e la velocità.** Le estrazioni sono spesso manuali o semi-automatizzate, le logiche di trasformazione non sempre documentate, i cicli di aggiornamento misurati in giorni o settimane.   Quando un'anomalia si insinua nel dato, può percorrere l'intera catena prima di essere rilevata, a volte **quando il report è già sulla scrivania di chi deve decidere.** | ### Data Ops Lo stesso percorso, dalle sorgenti all'analisi, diventa **un sistema orchestrato e misurabile.**   Le pipeline di ingestion si attivano in automatico, i dati vengono versionati come il codice, le trasformazioni passano attraverso test automatici prima di arrivare in produzione. La data platform diventa un asset condiviso: c'è un catalogo che spiega **dove vivono i dati, chi ne è responsabile e quali sono certificati per l'uso.**   Le dashboard mostrano dati in tempo reale, non snapshot di una situazione passata. | | --- | --- | ## Perché adottare DataOps, dal time to value alla democratizzazione L'adozione di una metodologia DataOps è una vera e propria metamorfosi culturale volta a **colmare il divario tra l'ingegneria del dato e le necessità del business.** Implementando princìpi derivati dall'Agile e dalla Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD), le organizzazioni possono sbloccare almeno cinque benefici. ### Accelerazione del time to value Tramite automazione, DataOps riduce drasticamente i tempi delle data pipeline, permettendo di passare **dall'ideazione all'insight in frazioni del tempo precedentemente richiesto.** Questo si traduce in una reattività senza precedenti alle fluttuazioni di mercato e in una maggiore capacità innovativa di tutta l’organizzazione.  ### Dati più affidabili Si osserva un aumento esponenziale **della qualità e dell'affidabilità del dato**, anch’esso dipendente dal monitoraggio e dai test automatizzati lungo tutta la pipeline, che permettono di intercettare anomalie e bias prima che raggiungano i sistemi di produzione. Questo approccio riduce il debito tecnico e consolida la fiducia degli stakeholder nei processi decisionali data-driven. ### Democratizzazione del dato e collaborazione DataOps abbatte i silos tra data scientist, ingegneri e analisti, promuovendo un ambiente di responsabilità condivisa. Grazie a processi standardizzati e riutilizzabili, la conoscenza non è più compartimentata, ma **fluisce liberamente all'interno dell'ecosistema aziendale**.  ### Efficienza operativa L'automazione di processi e infrastrutture (Infrastructure as Code) consente di gestire volumi di dati crescenti senza un aumento proporzionale delle risorse umane, **ottimizzando i costi e minimizzando l'errore manuale.**  ### Governance integrata DataOps garantisce governance e conformità nativa. [Integrando controlli di sicurezza](https://newsroom.kireygroup.com/news/data-governance-nell-era-dell-ai-dai-modelli-tradizionali-a-datagovops?hsLang=it) e tracciabilità della lineage fin dalle prime fasi della pipeline, l'azienda assicura il rispetto rigoroso delle normative (come il GDPR) senza sacrificare l'agilità, trasformando la compliance da ostacolo a vantaggio competitivo.  ## Aiutiamo le aziende a costruire una cultura data-driven Diventare un’azienda fondata sui dati non significa introdurre nuove piattaforme tecnologiche o modernizzare le pipeline di integrazione dei dati. Significa **ripensare il modo in cui il dato viene gestito, governato e valorizzato** all’interno dell’organizzazione, affrontando contemporaneamente aspetti **tecnologici, organizzativi e culturali**. In Kirey [affianchiamo le aziende in questo percorso evolutivo](https://www.kireygroup.com/it/competencies/data-ai) aiutandole a costruire **modelli di gestione del dato più moderni e orientati al business**. L’obiettivo è rendere i processi informativi più agili e veloci, migliorando la capacità dell’organizzazione di reagire ai cambiamenti del mercato e supportare decisioni sempre migliori. Vuoi capire come evolvere la gestione dei dati nella tua organizzazione e costruire un modello realmente data-driven? [Contattaci](https://www.kireygroup.com/it/contact). - [Post precedente](https://newsroom.kireygroup.com/news/kirey-e-intesa-kyndryl-trasformano-la-previdenza-da-15-giorni-a-un-solo-click-per-aderire-ai-fondi-pensione?hsLang=it) - [Vedi tutti i post](https://newsroom.kireygroup.com/news?hsLang=it) - [Post successivo](https://newsroom.kireygroup.com/news/sase-il-modello-che-connette-e-protegge-le-infrastrutture-it-moderne?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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