08/01/2025
Il futuro del data management: cinque trend imperdibili per il 2025
Denodo: data management al centro di una evoluzione guidata da AI, interoperabilità e dati sintetici
I dati sono ormai considerati la linfa vitale dell'innovazione, della competitività e della crescita. Con lo sguardo rivolto al 2025, si prevede che il data management assumerà un ruolo sempre più centrale, influenzato da tecnologie emergenti, regolamentazioni sempre più rigorose e dalla necessità di un accesso ai dati più rapido e sicuro. Le aziende stanno affrontando sfide senza precedenti, e per aiutarle a prepararsi al meglio, Denodo, leader nella gestione dei dati, ha individuato i cinque principali trend che plasmeranno il data management nel 2025.
L'importanza crescente dei dati
"La naturale crescita del ruolo e della centralità dei dati ha avuto un ulteriore e potente 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 sulla gestione dei dati, 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". Questa affermazione sottolinea l'urgenza di un approccio più sofisticato e integrato al data management.
I cinque trend chiave 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. Si prevede una sempre più ampia adozione 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 fondamentale per ottimizzare la gestione dei dati e migliorare la capacità decisionale delle organizzazioni. L'integrazione fluida di diversi sistemi di dati diventerà un imperativo per le aziende che cercano di sfruttare appieno il potenziale informativo.
- 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 incrementare notevolmente l'utilizzo dei dati. Questo approccio favorirà una diffusione più capillare dei dati all'interno delle organizzazioni stesse, aumentandone il valore strategico. La democratizzazione dei dati permetterà a tutti i livelli aziendali di accedere e utilizzare le informazioni, promuovendo una cultura basata sui dati.
- arricchimento della rag
I modelli di AI generativa, pur rappresentando un'innovazione significativa, sono limitati dal fatto di rimanere "ancorati" ai dati relativi al momento in cui sono stati originariamente addestrati. Questi modelli non possiedono una comprensione nativa del contesto aziendale, né hanno accesso a informazioni aggiornate in tempo reale. Le piattaforme di gestione dei dati stanno evolvendo per colmare queste lacune, automatizzandone l'arricchimento con il RAG (Retrieval Augmented Generation) e integrando gli LLM (Large Language Models) con dati contestualizzati. Questo progresso permetterà alle applicazioni basate sull'AI generativa di comportarsi in modo più intelligente, pertinente e coerente rispetto alle esigenze dinamiche delle organizzazioni e dei loro utenti, che siano aziende, clienti o cittadini. L'integrazione di dati contestuali con l'AI generativa segna un passo avanti significativo verso applicazioni più precise e utili.
- la data observability come capacità principale
L'osservabilità dei dati, che permette alle organizzazioni di monitorare la salute, il percorso e l'utilizzo dei dati, diventerà una caratteristica standard. Strumenti di observability avanzati offriranno una visione completa delle pipeline dei dati, inclusi informazioni cruciali sulla freschezza, l'origine e la tracciabilità dei dati, garantendo un alto livello di affidabilità e 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 delle 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. La capacità di monitorare e comprendere i dati in tempo reale sarà essenziale per garantire la qualità e l'affidabilità delle informazioni.
- 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. L'adozione di dati sintetici rappresenta un'opportunità per le aziende di innovare nel rispetto della privacy e delle normative.
Questi cinque trend indicano una chiara direzione verso un data management più integrato, intelligente e democratico. Le aziende che sapranno adattarsi a queste evoluzioni saranno meglio posizionate per prosperare nell'era digitale.
