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Oggi le aziende hanno a disposizione grandi quantità di dati, ma per trasformarli in valore è necessario disporre di una piattaforma in grado di gestirli in modo strutturato, sicuro e scalabile. La Data Platform nasce proprio con questo obiettivo: offrire un'infrastruttura integrata per raccogliere, organizzare, trasformare e analizzare le informazioni, rendendole disponibili per ogni esigenza di business. In questo articolo si approfondiscono le caratteristiche principali di una Data Platform, i diversi modelli disponibili, i layer tecnologici che la compongono e i benefici — ma anche le sfide — legati alla sua adozione.
Che cosa è una Data Platform
Una Data Platform è un'infrastruttura tecnologica integrata che consente alle organizzazioni di raccogliere, archiviare, trasformare, analizzare e governare grandi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee. Costituita da una combinazione di hardware e software, una Data Platform supporta l’intero ciclo di vita del dato, dalla sua ingestione fino all’analisi e alla visualizzazione, rendendo accessibili e fruibili le informazioni a diversi livelli aziendali.
Il suo scopo principale è trasformare i dati grezzi in insight utili per migliorare i processi decisionali, supportare l'automazione, alimentare applicazioni di intelligenza artificiale e favorire la collaborazione in azienda.
Una Data Platform moderna si articola tipicamente in più livelli funzionali: l’archiviazione e il processing dei dati (spesso in ambienti cloud o ibridi), l’ingestione da fonti interne ed esterne, la trasformazione dei dati per renderli coerenti e strutturati e infine la loro analisi tramite strumenti di business intelligence, senza dimenticare tutti gli aspetti di data governance, per garantire qualità, sicurezza e compliance nell’uso dei dati.
Perchè una Data Platform è importante
Una Data Platform rappresenta la base su cui costruire qualsiasi strategia data-driven. In un contesto in cui il volume, la varietà e la velocità dei dati crescono costantemente, disporre di una piattaforma centralizzata e scalabile consente di gestire queste informazioni in modo efficace, sicuro e strutturato. Una Data Platform permette infatti di raccogliere dati da fonti eterogenee, normalizzarli, renderli accessibili e utilizzabili anche in tempo reale per l’analisi, la data visualization, il machine learning e l’intelligenza artificiale. Senza una base architetturale integrata e solida, i dati rischiano infatti di rimanere isolati in silos, difficili da governare e poco utili ai fini strategici.
La vera forza di una Data Platform sta nella sua flessibilità: parliamo infatti di un insieme modulare di tecnologie che possono essere adattate alle specifiche esigenze dell’organizzazione, accompagnandola, dunque, nei suoi processi di crescita o cambiamento; inoltre, una Data Platform ben progettata consente di integrare le ‘data solutions’ progressivamente richieste dal business senza dover ripensare l’intera architettura.
I diversi tipi di Data Platform
Non esiste un solo concetto di "Data Platform" valido per tutte le esigenze: le organizzazioni possono scegliere tra diverse tipologie di soluzioni e tecnologie, ognuna pensata per rispondere a specifici bisogni operativi e strategici. La scelta della piattaforma giusta dipende dal contesto, dagli obiettivi strategici e dalla maturità digitale dell’azienda. In molti casi, le imprese integrano più piattaforme all’interno di un’unica architettura, creando ambienti dati ibridi e interconnessi in grado di adattarsi in modo dinamico alle sfide del business.
Vediamole in sintesi.
Enterprise Data Platform (EDP)
Le Enterprise Data Platform sono soluzioni pensate per centralizzare e organizzare i dati di un’intera organizzazione. Nate inizialmente come repository per i dati strutturati — come quelli provenienti da sistemi ERP, CRM, supply chain e contabilità — oggi si sono evolute per gestire anche fonti dati più complesse e distribuite. L’obiettivo è garantire accessibilità, coerenza e governance dei dati a livello aziendale, facilitando analisi trasversali e strategie data-driven.
Le piattaforme moderne sono spesso basate su architetture cloud-native che separano storage e calcolo, consentendo una maggiore elasticità: questo significa che l’azienda può scalare dinamicamente la potenza di calcolo solo quando serve, ottimizzando costi e prestazioni. Inoltre, le EDP offrono strumenti avanzati per la qualità del dato, l’integrazione tra sistemi e la compliance normativa: sono dunque veri e propri pilastri per la trasformazione digitale.
Big Data Platform (BDP)
Una Big Data Platform è progettata per acquisire, elaborare e analizzare enormi volumi di dati, spesso provenienti da fonti diverse e in tempo reale. Si tratta di piattaforme basate su architetture distribuite, in grado di lavorare con dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, provenienti ad esempio da sensori IoT, social media, sistemi industriali o log di rete.
Il valore aggiunto delle BDP risiede nella capacità di eseguire query complesse su dataset molto ampi e di supportare applicazioni avanzate come l’analisi predittiva, il rilevamento di frodi e i motori di raccomandazione. Queste piattaforme sono spesso offerte come servizio (SaaS o DaaS) e costituiscono la base tecnologica per l’adozione di modelli di machine learning e AI su larga scala.
Customer Data Platform (CDP)
Le Customer Data Platform sono progettate per integrare tutte le informazioni disponibili su ogni singolo cliente e sui cluster che li identificano in un unico profilo coerente, aggiornato e facilmente accessibile. A differenza delle altre piattaforme, le CDP hanno una forte focalizzazione sul cliente e aggregano dati provenienti da CRM, campagne di marketing, e-commerce, social media e interazioni omnicanale. All’interno di questo tipo di soluzione normalmente vengono ricalcolate le segmentazioni dinamiche (o behaviour-based) che richiedono tecnologie specifiche e significative potenze di calcolo dato che, in business particolarmente ‘adattivi’ virtualmente, ogni giorno è necessario aggiornare i segmenti al fine di ottimizzare campagne e suggerimenti d’acquisto.
Questa visione a 360° sul cliente consente alle aziende di personalizzare in modo avanzato le esperienze d’acquisto, ottimizzare le campagne pubblicitarie, migliorare la fidelizzazione e creare nuove opportunità di business. Le CDP sono particolarmente utili in ambiti come il retail, i servizi finanziari e l’hospitality, dove la conoscenza del cliente è un elemento chiave per la competitività.
I layer di una Data Platform
Una Data Platform moderna è strutturata in diversi layer (strati), ciascuno con un ruolo specifico all'interno del ciclo di vita del dato. Ogni layer contribuisce a trasformare i dati grezzi provenienti da fonti eterogenee in informazioni utili per decisioni aziendali, automazione dei processi e applicazioni di intelligenza artificiale. Questa architettura multilivello rende le Data Platform strumenti potenti e adattabili: la loro modularità consente di evolvere nel tempo e integrare nuove tecnologie senza dover ricostruire l’intera infrastruttura da zero.
Vediamoli e cerchiamo di capirne le relative funzioni.
Data ingestion layer
È lo strato responsabile della raccolta e dell’importazione dei dati da fonti diverse, come database, API, sensori IoT, file o applicazioni aziendali. L’ingestion può avvenire in modalità batch (a intervalli regolari) oppure in streaming (in tempo reale), a seconda delle esigenze dell’organizzazione. Questo layer è fondamentale per garantire l’arrivo tempestivo, completo e coerente dei dati nelle fasi successive del processo. La qualità dell’intero ecosistema dati dipende dall’efficacia di questa fase iniziale.
Data storage layer
Una volta acquisiti, i dati devono essere archiviati in modo sicuro e accessibile. Il layer di storage comprende ambienti come data warehouse (ottimizzati per dati strutturati e analisi complesse), data lake (più adatti a grandi volumi di dati grezzi, inclusi quelli non strutturati) e data lakehouse, che uniscono i vantaggi dei due modelli precedenti. Questo layer è progettato per essere scalabile, sicuro e integrabile con le esigenze aziendali di backup, gestione degli accessi e conformità.
Data processing e transformation layer
In questo layer i dati vengono ‘puliti’, normalizzati, trasformati e aggregati per essere utilizzabili in modo efficiente. Le trasformazioni possono seguire un modello ETL (Extract, Transform, Load), utile per architetture tradizionali, oppure ELT (Extract, Load, Transform), tipico delle soluzioni cloud moderne, dove la trasformazione avviene dopo il caricamento. Questo è anche lo step in cui si applicano logiche di business, calcoli e arricchimenti che rendono il dato realmente utilizzabile in maniera proficua.
Data pipeline layer
È il layer che collega e automatizza i flussi di tutti gli altri strati della piattaforma. Include strumenti per l'integrazione dei dati, il loro spostamento tra sistemi, la formattazione e l'arricchimento. Le pipeline possono operare sia in batch sia in tempo reale, garantendo che i dati arrivino nel formato e nel contesto giusto a chi deve utilizzarli. Un'infrastruttura pipeline ben progettata è essenziale per la coerenza e l’efficienza della piattaforma.
Business intelligence e analytics layer
È il livello in cui gli utenti finali — analisti, manager, operatori — interagiscono con i dati attraverso dashboard, report, strumenti di data exploration e visualizzazione. Questo layer rappresenta il volto della piattaforma dati e consente di tradurre i dati elaborati in insight utili per le decisioni strategiche e operative. Può includere strumenti di BI self-service, analisi predittive o modelli di machine learning.
Data observability layer
L’osservabilità dei dati consente di monitorare costantemente i flussi, rilevare anomalie, errori o rallentamenti e intervenire in modo proattivo. Include funzioni di tracciamento, logging, alerting e controllo della qualità del dato. Questo layer è fondamentale per mantenere l’affidabilità del sistema, soprattutto in ambienti distribuiti o ad alta frequenza di aggiornamento.
Data governance e sicurezza
A corredo di tutti i layer funzionali, le moderne Data Platform integrano un framework di data governance che definisce politiche, ruoli, permessi e controlli per garantire l’uso corretto, sicuro e conforme dei dati. Include strumenti per la gestione degli accessi, l’auditing, il controllo della provenienza dei dati (data lineage) e la protezione delle informazioni sensibili.
Data cataloging e metadata management
Questo layer permette di organizzare e rendere rintracciabili i dati presenti nella piattaforma, grazie all’uso dei metadati. I cataloghi aiutano utenti e sistemi a individuare rapidamente dataset, capirne il contenuto e il contesto e promuovono una cultura del dato accessibile e condivisa.
User interface e application layer
Il layer applicativo fornisce l’interfaccia tramite cui le applicazioni aziendali, mobili o web, consumano i dati e li mettono a valore nei processi. Può includere applicazioni per il marketing, il CRM, la supply chain o sistemi di raccomandazione. Questo livello è cruciale per l’adozione concreta della Data Platform, poiché rappresenta il punto di contatto tra gli insight generati e la loro applicazione operativa.
Machine learning e AI layer (livello strategico)
Alcune Data Platform avanzate includono un layer dedicato all’intelligenza artificiale e al machine learning. Qui i dati vengono utilizzati per addestrare modelli predittivi, rilevare anomalie, ottimizzare processi o creare esperienze personalizzate. È un layer trasversale, che può interfacciarsi con vari altri strati per potenziare le capacità analitiche dell’intera piattaforma.
I vantaggi della Data Platform (e qualche rischio...)
Implementare una Data Platform rappresenta per molte aziende una scelta strategica, capace di generare benefici significativi sul lungo periodo. Il primo e più evidente vantaggio è la possibilità di gestire i dati in modo integrato, superando la frammentazione delle informazioni tra dipartimenti e sistemi diversi. Una piattaforma dati ben progettata consente di raccogliere, archiviare, trasformare e analizzare dati in modo integrato, offrendo così una base solida per decisioni più rapide, informate e condivise. Inoltre, standardizzare i flussi e i formati riduce gli errori, migliora la qualità dei dati e semplifica la governance, facilitando anche il rispetto delle normative su privacy e sicurezza.
Un ulteriore vantaggio è la scalabilità. In un contesto in cui il volume dei dati cresce costantemente, una Data Platform permette di adattare risorse e infrastruttura alle reali necessità dell’organizzazione, anche grazie all’adozione di tecnologie cloud. Questo rende più agili i processi e consente di integrare con facilità nuove fonti informative o nuovi strumenti analitici. Sul piano operativo, la presenza di una piattaforma unificata agevola la collaborazione tra team e riduce i tempi necessari per accedere, condividere e riutilizzare i dati a supporto di progetti trasversali.
Tuttavia, la costruzione e l’adozione di una Data Platform non sono esenti da criticità. L’investimento iniziale in termini di tecnologia, formazione e cambiamento organizzativo può risultare significativo, soprattutto per realtà di piccole dimensioni. Le sfide più comuni riguardano la complessità nell’integrazione dei dati provenienti da sistemi eterogenei, il rischio di creare nuovi silos se il progetto non viene guidato da una strategia di lungo periodo e la possibile resistenza interna al cambiamento. A ciò si aggiungono i costi e le competenze necessarie per la manutenzione continua della piattaforma, anche se il ricorso a soluzioni cloud può alleviare parte di questi oneri.
Scegliere una Data Platform e il partner giusto per realizzarla
Scegliere una Data Platform significa individuare la soluzione più adatta a rispondere alle esigenze specifiche della propria organizzazione, tenendo conto della tipologia di dati da gestire, degli obiettivi di business e della scalabilità futura del progetto. È fondamentale analizzare con attenzione i requisiti aziendali, valutare le diverse opzioni disponibili sul mercato e verificare la compatibilità con l’infrastruttura IT esistente. Per accompagnare le imprese in questo percorso, Impresoft 4ward si propone come partner tecnologico esperto nello sviluppo di progetti data-driven, supportando le aziende nell’analisi dei requisiti, nella scelta delle tecnologie più idonee e nella realizzazione di una Data Platform integrata, sicura e scalabile. Con un approccio consulenziale e una forte competenza in ambito cloud, analytics e data governance, Impresoft 4ward dispone di un proprio framework di Data Platform, una piattaforma solida e strutturata per rispondere alle nuove esigenze di elaborazione e integrazione dei dati, emerse con le trasformazioni dell’era digitale.
