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L’intelligenza artificiale è oggi uno degli strumenti più potenti per la trasformazione digitale nelle aziende. Tuttavia, per sfruttarne appieno il potenziale, è essenziale costruire una solida strategia di Data Governance. La gestione efficace dei dati rappresenta la base su cui sviluppare capacità di analisi e previsione. Una governance dei dati ben strutturata garantisce che i dati siano trattati in modo sicuro, siano conformi alle normative e utili per progetti di AI.

Uno dei problemi più comuni nelle aziende è la frammentazione dei dati. Con l’uso di molteplici applicazioni, le informazioni risiedono spesso in “silos” separati, difficili da integrare.

Per centralizzare i dati e raccogliere le informazioni in un unico ambiente, oggi vengono sempre più utilizzati strumenti di data integration che sfruttano la metodologia ELT (Extract, Load and Transform), dei veri e propri acceleratori nei progetti di data governance in grado di estrarre e copiare dati da sistemi eterogenei in modo agevole, rapido e no-code, semplificando il processo ed evitando la scrittura e manutenzione di codice custom di “trasporto”.

Un’architettura applicativa si fonda proprio su questo concetto di centralizzazione, con al centro un repository, capace di raccogliere dati da svariate fonti, inclusi quelli generati da sistemi IoT. Molte aziende scelgono il Data Lakehouse, database che combina la gestione ordinata dei data warehouse con la flessibilità dei data lake.

Questi dati possono quindi includere informazioni raccolte con frequenze elevate, persino a livello di secondo, e vengono convertiti in un formato standardizzato che ne facilita l’analisi. Per modellare efficacemente questi dati, il Metodo Kimball offre linee guida per progettare data warehouse orientati alle dimensioni, facilitando le query analitiche e migliorando le prestazioni.  Questa architettura permette poi di aggiungere strumenti di business intelligence o, meglio, di intelligenza artificiale per eseguire analisi approfondite e generare insight operativi. Assicurando che i dati parlino una “lingua comune” per un’efficace gestione e governance, si possono implementare tecniche come il Retrieval Augmented Generation (RAG). Questo approccio combina modelli di linguaggio avanzati (LLM) con database vettoriali per migliorare la qualità delle risposte e delle previsioni generate dall’AI.

Per garantire l’affidabilità delle analisi, è quindi indispensabile mantenere un’elevata qualità dei dati. Tenendo conto del noto principio GIGO (Garbage In, Garbage Out), se i dati in ingresso sono non validi o inaffidabili, i risultati generati non potranno essere attendibili. Gli strumenti di data quality sono essenziali per l’accuratezza e la completezza delle informazioni, contribuendo a costruire modelli di AI più solidi e precisi. Il Data Lakehouse è particolarmente utile per aziende che operano in ambienti ad alta variabilità, dove i dati provengono da fonti diverse con frequenze elevate. Un esempio è rappresentato dai sensori IoT in ambito industriale, che registrano dati sull’efficienza delle macchine ogni secondo. In questo contesto, è strategico consolidare i dati in un’unica struttura, facilitando l’analisi e la creazione di modelli predittivi che ottimizzano la manutenzione e riducono i tempi di inattività. La possibilità di raccogliere ed elaborare dati in tempo reale rappresenta un vantaggio competitivo, poiché consente di reagire ai cambiamenti operativi e di prendere decisioni informate.