Le aziende operano in un contesto digitale sempre più complesso, in cui l’accesso ai dati è essenziale per competere. Tuttavia, il problema dei silos informativi rappresenta un ostacolo significativo. I dati sono spesso distribuiti tra diversi sistemi, formati e applicazioni, rendendo difficile la loro integrazione e analisi. Questo limita la possibilità di utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare i processi decisionali e ottimizzare le operazioni.
L’impatto dei silos di dati è evidente in molte aree aziendali. Nelle analisi finanziarie, la dispersione delle informazioni può rallentare la valutazione dei costi e dei rischi. Nella supply chain, la mancanza di visibilità tra diversi reparti porta a inefficienze e ritardi. Nelle risorse umane, l’integrazione incompleta dei dati rende difficile ottenere insight sui talenti e sulla formazione dei dipendenti. Senza un accesso unificato e strutturato alle informazioni, anche le soluzioni di AI generativa rischiano di fornire output imprecisi o poco utili.
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Per affrontare questo problema, le aziende stanno adottando piattaforme di data intelligence che consentono di unificare e armonizzare le informazioni. SAP Business Data Cloud, sviluppata con Databricks, è un esempio di questa tendenza. La piattaforma consente di raccogliere dati da diverse fonti, eliminando la necessità di trasferimenti manuali o processi di trasformazione complessi. Il risultato è un ambiente più flessibile e sicuro, in cui le informazioni possono essere sfruttate per analisi avanzate e applicazioni di intelligenza artificiale.
Un approccio innovativo per superare i silos è l’utilizzo di data product: pacchetti di dati pronti all’uso, che conservano il contesto e la struttura originale. Questo metodo evita la perdita di informazioni durante la conversione e permette di accedere a dataset di alta qualità senza dover eseguire elaborazioni aggiuntive. Un CFO, ad esempio, può incrociare automaticamente i dati interni con indicatori economici esterni per valutare l’impatto dell’inflazione sulle spese aziendali.
Un altro aspetto fondamentale è la capacità di integrare modelli di AI agentica, che agiscono direttamente sui dati disponibili. Gli agenti AI possono automatizzare operazioni complesse, come l’elaborazione delle richieste di assistenza o la gestione di transazioni finanziarie. La differenza rispetto alle soluzioni tradizionali è che questi strumenti utilizzano dati aggiornati in tempo reale, garantendo decisioni più precise. SAP, ad esempio, ha implementato Joule, un copilota AI in grado di supportare diversi processi aziendali, dall’analisi delle vendite alla gestione dei flussi di cassa.
Oltre a SAP e Databricks, altre aziende stanno sviluppando soluzioni simili. Microsoft con Azure Synapse Analytics, Google con BigQuery e Snowflake con la sua piattaforma cloud stanno investendo nella gestione avanzata dei dati. Il comune denominatore di queste iniziative è la volontà di superare le barriere tra i diversi ambienti IT aziendali, creando un’infrastruttura più connessa e intelligente.
Il futuro della gestione dati sarà sempre più orientato a soluzioni che combinano AI e automazione, riducendo il carico di lavoro umano e migliorando la qualità delle informazioni disponibili. Il superamento dei silos non è solo una questione tecnica, ma un passaggio strategico per qualsiasi azienda che voglia sfruttare appieno il potenziale dei propri dati.