Nell’articolo che condividiamo di seguito, Marika Lilla, Country Manager Snowflake Italia spiega che, abbracciando una moderna data foundation, le aziende italiane possono non solo superare le sfide della frammentazione dei dati e della complessità normativa, ma anche sbloccare il pieno potenziale dell’AI, guidando l’innovazione e creando nuove strade per la crescita nell’economia digitale.
Buona lettura!
La rivoluzione dei dati in Italia: come una moderna data foundation alimenta l’AI e la crescita aziendale
L’Italia sta vivendo una notevole accelerazione nel suo percorso di trasformazione digitale, superando la sua storica esitazione verso l’adozione del cloud. Si tratta di un’evoluzione che va ben oltre il semplice aggiornamento tecnologico; rappresenta un ripensamento fondamentale del mondo in cui le aziende operano, innovano e competono in un panorama sempre più basato sui dati. Al centro di questa trasformazione c’è il requisito essenziale di una moderna data foundation, un concetto indispensabile per il successo, in particolare nell’era dell’AI.
Oggi gli ambienti aziendali sono sempre più complessi e una moderna data foundation è essenziale per trasformare i dati in un asset strategico: permette alle organizzazioni di raccogliere, integrare e analizzare in modo efficiente grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti, in tempo reale. Questa capacità è cruciale per alimentare analisi avanzate e modelli di AI che abilitano una comprensione più profonda, e quindi decisioni più rapide, e permettono di anticipare le tendenze di mercato. Una robusta data foundation garantisce agilità, qualità, sicurezza e governance dei dati, può quindi consentire alle aziende di guidare la crescita e introdurre elementi di resilienza.
Abbattere i silos di dati: il primo passo verso l’accessibilità
Una delle principali sfide che affrontano le aziende italiane è la frammentazione dei loro dati. Se isolate in silos, le informazioni diventano difficili da accedere, integrare e utilizzare in modo efficace, impedendo al management di ottenere una visione completa delle attività e limitando gravemente la rapidità decisionale.
Abbattendo queste barriere, le aziende possono consolidare i loro asset in termini di dati – compresa l’integrazione di infrastrutture legacy on-premise che molte aziende faticano a mantenere e aggiornare – e renderli prontamente disponibili in tutta l’organizzazione. La capacità di interconnettere l’infrastruttura dati dell’azienda è fondamentale, soprattutto considerando le esigenze dell’AI e della genAI.
Il circolo virtuoso: dati di qualità alimentano un’AI efficace
L’adozione diffusa dell’AI, sebbene entusiasmante, porta spesso alla falsa convinzione che i modelli di AI stessi siano i principali motori di nuove capacità. Tuttavia, l’esperienza dimostra chiaramente che l’efficacia di un modello di AI è direttamente collegata alla qualità e alla ricchezza dei dati utilizzati per l’addestramento. Un modello di AI utilizzato da un’azienda di trasporti produrrà risultati molto diversi rispetto allo stesso modello utilizzato da un retailer in ambito fashion, semplicemente perché i set di dati sottostanti e gli obiettivi aziendali sono sostanzialmente diversi.
Affinché i progetti di AI siano veramente efficaci e forniscano risultati pertinenti, devono essere costruiti su una data foundation robusta e ben gestita. Senza accesso ai dati aziendali, anche l’algoritmo di AI più sofisticato rimane un mero “esercizio di stile”. La chiave del successo risiede nella creazione di ecosistemi dati completi, che consentano ai sistemi di AI di apprendere da informazioni specifiche. Le moderne piattaforme dati offrono l’infrastruttura necessaria per semplificare e accelerare il processo altrimenti complesso di addestramento degli algoritmi di AI su set di dati proprietari, rendendo l’implementazione più efficiente ed economicamente sostenibile per aziende di tutte le dimensioni.
Oltre le funzionalità: il vantaggio olistico di una piattaforma dati unificata
Mentre molte soluzioni offrono funzionalità dati specifiche, la vera rivoluzione risiede in un approccio olistico. Le strategie dati più efficaci impiegano piattaforme unificate che attraversano l’intero ciclo di vita dei dati – integrando senza soluzione di continuità data warehousing, data lake, capacità ML, applicazioni AI e persino opportunità di monetizzazione dei dati.
Questo consolidamento si traduce in particolare in un notevole contenimento dei costi operativi e nella capitalizzazione del valore delle informazioni presenti nell’intero patrimonio di dati disponibili. Le aziende possono ridurre la spesa per l’infrastruttura IT, minimizzare i costi di licenza per software multipli e ottimizzare l’allocazione delle risorse umane, liberando i team IT dalla gestione di sistemi complessi e frammentati per concentrarsi su iniziative a maggior valore aggiunto.
Un approccio di piattaforma dati unificata centralizza e integra i dati da tutte le fonti, fornendo accesso in tempo reale per le applicazioni AI ed eliminando la necessità di creare copie, riducendo così i costi di archiviazione, semplificando la governance e garantendo coerenza e sicurezza dei dati. Grazie all’accesso diretto a “un’unica fonte di verità”, una piattaforma completamente gestita accelera lo sviluppo e permette l’utilizzo dell’AI in tutti i dipartimenti, rendendo incredibilmente facile per le organizzazioni sovrapporre l’AI ai propri processi senza dover assemblare più soluzioni.
Il panorama normativo: la conformità come requisito fondamentale
In Europa, e in particolare in Italia, lo scenario normativo che circonda i dati è sempre più stringente. La conformità a norme in evoluzione, come DORA e GDPR, non è solo un obbligo legale ma un requisito aziendale fondamentale. Le moderne architetture dati devono incorporare capacità che consentano alle organizzazioni di soddisfare senza sforzo questi standard, riconoscendo l’aderenza normativa come un elemento distintivo ed essenziale di qualsiasi strategia dati. Tema che emerge in modo evidente dalle nostre conversazioni con clienti di vari settori, dal retail a industrie altamente regolamentate come il settore pubblico e il finance, dove sicurezza e gestione dei dati sono aspetti di vitale importanza.
Tendenze di mercato: il potere della condivisione dei dati
Se il mercato italiano è stato storicamente più lento nell’adozione del cloud, stiamo ora assistendo a una significativa accelerazione in tutti i settori. Il retail e la moda sono stati i primi a muoversi, spinti da un forte interesse per l’analisi dei clienti e l’ottimizzazione della supply chain. Il settore finanziario sta ora rapidamente abbracciando la moderna gestione dei dati per l’ottimizzazione IT. Anche la pubblica amministrazione sta iniziando a muoversi in questa direzione.
Un tema centrale che emerge in tutti questi ambiti è l’importanza della condivisione dei dati. La capacità di gestire e rendere disponibili le informazioni in tutti i dipartimenti è cruciale. Ciò si affianca al concetto di monetizzazione dei dati, dove le aziende possono generare nuovi flussi di entrate condividendo in modo sicuro i propri dati, sia in forma aggregata che come comprensione analitica.
Monetizzazione dei dati: consentire nuovi flussi di entrate in modo responsabile
La monetizzazione dei dati rappresenta per le aziende l’opportunità di ricavare ulteriore valore dai propri dati. Questo non significa necessariamente condividere dati grezzi; possono essere dati aggregati, strumenti analitici o specifici insight aziendali. Gli esempi vanno dalle aziende di telecomunicazioni che forniscono dati aggregati sul traffico, alle pubbliche amministrazioni per la pianificazione urbana, alle compagnie assicurative che sfruttano i dati per la valutazione del rischio.
La monetizzazione dei dati deve essere affrontata con una forte enfasi sulla conformità e sulla sicurezza. Le moderne architetture dati affrontano queste preoccupazioni attraverso sofisticate tecnologie “clean room” – ambienti sicuri e controllati in cui le organizzazioni possono definire con precisione quali informazioni possono essere condivise, come accedervi (limitando le interazioni alla sola interrogazione, ad esempio), e persino stabilire limiti specifici sulla frequenza delle query. All’interno di queste clean room, le informazioni personali identificabili (PII) sono rigorosamente nascoste o anonimizzate per mantenere la privacy individuale, pur consentendo analisi e la collaborazione sui dati. Questo controllo granulare garantisce che i dati possano essere monetizzati in modo responsabile, salvaguardando la privacy e mantenendo la fiducia.
Il mercato italiano si trova a un punto di svolta decisivo nella sua evoluzione digitale. La capacità di unificare, gestire e sfruttare strategicamente i dati non è più un lusso ma una necessità. Abbracciando una moderna data foundation, le aziende italiane possono non solo superare le sfide della frammentazione dei dati e della complessità normativa, ma anche sbloccare il pieno potenziale dell’AI, guidando l’innovazione e creando nuove strade per la crescita nell’economia digitale.
di Marika Lilla, Country Manager Snowflake Italia
