Ogni giorno, nel mondo, vengono prodotti circa 329 milioni di terabytes di dati (Statista). Nell’arco di 13 anni questo numero è aumentato di circa 60 volte, se consideriamo che nel 2010 i dati prodotti giornalmente erano solo – si fa per dire – 5.5 milioni di terabytes. E secondo le previsioni questa cifra è destinata ad aumentare nei prossimi anni di un ulteriore 50%. È difficile riuscire a visualizzare cifre così spropositatamente grandi, però il trend è chiaro: il corretto utilizzo del patrimonio informativo è – e sarà, sempre più – decisivo per il successo di imprese e istituzioni. Per questo motivo la gestione di questi dati è diventata una priorità inderogabile. E l’intelligenza artificiale (IA) può essere un prezioso alleato. A questo scopo sono necessari processi di organizzazione, gestione e controllo dei dati all’interno delle organizzazioni che vogliono massimizzare l’utilità delle informazioni a loro disposizione. Stiamo parlando di Data Governance. La tematica è molto attuale perché, oltre alla pervasività dei dati che contraddistingue il modello economico contemporaneo, lo scorso 23 settembre è entrato in vigore il Data Governance Act (DGA), ovvero il framework normativo che definisce le regole europee in materie di data sharing. A questo va aggiunto che il mercato del Data Management & Analytics italiano è in forte crescita e lo scorso anno ha fatto registrare un +20% rispetto al 2021, secondo l’Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano.
In questo contesto in forte fermento, come può l’Intelligenza artificiale aiutare le aziende nei loro progetti di Data Governance? L’implementazione di progetti di Data Governance è stata spesso limitata dall’ingente sforzo umano richiesto per realizzare e gestire tali sistemi. L’IA rappresenta una soluzione innovativa in grado di semplificare e potenziare la gestione dei dati, riducendo lo sforzo richiesto alle aziende per implementare sistemi di Data Governance efficienti e sicuri.
Detto semplicemente: l’Intelligenza artificiale può massimizzare il potenziale della Data Governance. L’IA, infatti, può agevolare la creazione di glossari e cataloghi dei dati, semplificando la comprensione e l’organizzazione delle informazioni aziendali. L’IA è anche un prezioso alleato nella tracciabilità del ciclo di vita dei dati, seguendo il loro percorso dall’origine attraverso tutte le trasformazioni nei sistemi aziendali, processo noto come “data lineage”. Un altro esempio, con l’integrazione di sistemi di IA generativa, riguarda un nuovo modo di interrogare basi dati che prima apparivano come luoghi oscuri e misteriosi. Gli utenti, oggi, possono porre domande al sistema in linguaggio naturale, come se stessero conversando con un essere umano. Una vera e propria rivoluzione rispetto al passato, ma è il momento di agire!
Infatti, le principali barriere che negli scorsi anni hanno ostacolato (e purtroppo, in alcune realtà, ostacolano ancora oggi) la diffusione di iniziative di Data Governance erano relative al grande sforzo richiesto per l’implementazione e alla scarsa consapevolezza sull’importanza dei dati come vero e proprio asset in grado di generare valore. Oggi non è più così. Oggi è più facile presentare business case convincenti per promuovere queste iniziative. E le potenzialità e l’impatto che l’Intelligenza artificiale sta avendo in questo settore rappresentano un ulteriore impulso in questa direzione.
Ma il tempo sta scadendo. Le organizzazioni che non hanno ancora stabilito una solida governance dei dati dovrebbero considerare seriamente l’idea di farlo ora. Senza una guida chiara per gestire e valorizzare i propri dati, si espongono a un rischio concreto: rimanere intrappolate nel passato mentre i concorrenti avanzano nel futuro basato sui dati, mettendo a repentaglio il loro vantaggio competitivo e il loro stesso futuro nella data economy.
A cura di Roberto Carrozzo, Head of Intelligence & Data Minsait
