Le aziende stanno affrontando sfide senza precedenti, Denodo ha identificato i 5 principali trend che guideranno il data management nel 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 la gestione dei dati e migliorare la capacità decisionale delle organizzazioni.
Data management – 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 gestione dei dati 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. 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.
