Sono i dati il motore di ogni azienda e gestirli diventa ogni giorno più complesso. Il settore del data management si è evoluto e continuerà a farlo nei prossimi anni e, guardando al 2025, ci si aspetta che questa evoluzione sarà influenzata da tecnologie emergenti, regolamentazioni sempre più stringenti e dall’esigenza di un accesso ai dati più rapido e sicuro.
Le aziende stanno affrontando sfide senza precedenti e, per aiutarle a prepararsi al meglio, Denodo, azienda specializzata nella gestione dei dati, ha identificato i 5 principali trend che guideranno il data management nel 2025.
I 5 trend del data management per il 2025
- Aumento della domanda di interoperabilità tra ecosistemi dati
Le architetture logiche dei dati guideranno la richiesta di interoperabilità senza soluzione di continuità tra diverse fonti di dati, inclusi gli ambienti cloud, on-premise e ibridi. Assisteremo a un’adozione sempre più diffusa di strumenti e piattaforme progettati per garantire l’unificazione semantica dei dati e per consentire l’elaborazione efficiente di query su sistemi distribuiti. Questo approccio sarà cruciale per ottimizzare il data management e migliorare la capacità decisionale delle organizzazioni.
- Data Product come abilitatori della democratizzazione dei dati
I data product rappresentano un elemento fondamentale per trasformare i dati grezzi in servizi a valore aggiunto, offrendo informazioni utili e fruibili agli utenti finali per consentire il raggiungimento degli obiettivi aziendali. Grazie a modalità di consegna diversificate e a interfacce self-service intuitive, questi data product consentiranno a un numero sempre maggiore di utenti, indipendentemente dalla loro funzione aziendale, di aumentare notevolmente l’utilizzo dei dati.
Questo approccio favorirà una diffusione più capillare dei dati all’interno delle organizzazioni stesse, incrementandone il valore strategico.
- Arricchimento della RAG
Sebbene rappresentino un’innovazione significativa, i modelli di intelligenza artificiale generativa (pur ottimizzati per usi aziendali) risultano limitati, poiché rimangono “bloccati” ai dati relativi all’istante temporale in cui gli LLM sono stati originariamente addestrati. Tali modelli non possiedono dunque una comprensione nativa del contesto aziendale, né hanno accesso a informazioni aggiornate in tempo reale.
Le piattaforme di data management stanno evolvendo per colmare queste lacune, automatizzandone l’arricchimento con il RAG (Retrieval Augmented Generation) e integrando gli LLM con dati contestualizzati. Questo progresso permetterà alle applicazioni basate sull’AI generativa di comportarsi in modo più intelligente, rilevante e coerente rispetto alle esigenze dinamiche delle organizzazioni e dei loro utenti, che siano aziende, clienti o cittadini.
- La Data Observability come capacità principale
L’osservabilità dei dati, che consente alle organizzazioni di monitorare la salute, il percorso e l’utilizzo dei dati, diventerà una caratteristica standard nel data management. Gli strumenti di observability avanzati offriranno una visione completa delle pipeline dei dati, includendo informazioni cruciali sulla freschezza, l’origine e la tracciabilità dei dati: questo garantirà un alto livello di affidabilità, rendendo i dati pronti per l’analisi e supportando i processi decisionali basati su informazioni solide e accurate.
In parallelo, la Data Explainability emergerà come un ulteriore pilastro cruciale, fornendo agli utenti una comprensione chiara del contesto e dell’impatto che su di esso hanno le informazioni. Questa capacità consentirà alle organizzazioni non solo di fidarsi dei dati, ma anche di comprenderne appieno il significato e il valore, promuovendo una maggiore trasparenza e fiducia nei processi aziendali stessi.
- Diffusione dei dati sintetici
Le crescenti esigenze legate alla privacy, alla gestione dei dati personali e alla necessità di disporre di campioni ben strutturati e bilanciati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale stanno spingendo verso un’adozione sempre più diffusa dei dati sintetici. Questi, progettati per replicare caratteristiche reali senza compromettere la riservatezza, diventano fondamentali per modellare fenomeni specifici a livello individuale, superando i limiti dei dati aggregati.
La loro integrazione nei processi di selezione e costruzione dei campioni rappresenterà una svolta significativa, offrendo una base sicura, flessibile e altamente personalizzabile per analisi avanzate e applicazioni innovative.
Dichiarazioni
“La naturale crescita del ruolo e della centralità dei dati ha avuto un ulteriore e possente impulso dalla rapida ascesa dell’AI generativa, che peraltro ha avuto un effetto di trascinamento su tutta l’Intelligenza Artificiale”, commenta Andrea Zinno, Data Evangelist di Denodo. “Tale impulso si è propagato con altrettanta prorompenza sul data management, rendendo ancora più urgente affrontare quei temi, già all’attenzione: ora è quanto mai prioritario indirizzarli e capire fino a che punto ciò possa essere fatto. La qualità dei dati, intesa in senso generale, da quella intensionale a quella estensionale, dalla correttezza del campione alla pertinenza dei dati selezionati, diventa un aspetto imprescindibile, come lo diventano la facilità con la quale i dati possono essere esplorati e compresi e l’importanza di una loro rappresentazione centralizzata e ‘attiva’, sulla quale è oramai irrinunciabile operare una corretta meta-datazione, elemento necessario per caratterizzare al meglio il ‘significato’ e, quindi, in una sorta di circolarità, poter determinare la loro qualità e pertinenza in relazione all’uso che se ne vuole fare”.
