Investire in Business Intelligence e Intelligenza Artificiale può aiutare le aziende ad analizzare meglio le informazioni, individuare opportunità e prendere decisioni più consapevoli. Ma c’è una condizione che spesso viene sottovalutata: i dati devono essere sufficientemente affidabili, coerenti e accessibili per l’utilizzo che se ne vuole fare.

Nella maggior parte delle organizzazioni, le informazioni sono distribuite tra ERP, CRM, applicazioni gestionali, piattaforme cloud, archivi documentali e fogli Excel. Ogni sistema risponde a esigenze specifiche e può utilizzare regole, codifiche e tempi di aggiornamento differenti.

Il problema emerge quando questi dati devono essere messi in relazione. È qui che entra in gioco la Data Consolidation, insieme alle attività di integrazione e governo dei dati.

Che cos’è la Data Consolidation

La Data Consolidation, o consolidamento dei dati, è il processo che permette di raccogliere e combinare informazioni provenienti da sistemi e fonti differenti, rendendole disponibili in una forma utile per l’analisi.

In ambito aziendale, tuttavia, riunire i dati in un unico ambiente non basta. Occorre anche comprendere che cosa rappresentano, come vengono prodotti, quali trasformazioni subiscono e con quali regole possono essere utilizzati. Per questo un progetto di consolidamento si accompagna spesso ad attività di Data Integration, Data Quality e Data Governance.

La centralizzazione fisica non è sempre necessaria. In alcuni contesti è preferibile mantenere i dati nei sistemi di origine e renderli accessibili attraverso soluzioni di integrazione o virtualizzazione. La scelta dipende dalle esigenze dell’organizzazione: quali informazioni devono essere collegate, con quale frequenza, per quali utenti e con quali requisiti di sicurezza.

L’obiettivo è ridurre le incongruenze tra le fonti e rendere più semplice utilizzare le informazioni senza doverne ricostruire ogni volta origine e significato.

Perché l’IA ha bisogno di dati affidabili

L’IA può contribuire a migliorare la gestione dei dati. Esistono strumenti che aiutano a individuare anomalie, riconoscere possibili duplicati, classificare documenti o suggerire associazioni tra informazioni provenienti da fonti diverse. Queste capacità, però, non eliminano la necessità di definire regole e responsabilità.

Se due applicazioni riportano valori differenti per lo stesso cliente, un sistema di IA può segnalare l’incongruenza, ma non necessariamente stabilire quale dato debba prevalere. Per farlo occorre conoscere il contesto, le regole aziendali e l’affidabilità delle fonti.

Lo stesso vale per gli assistenti che utilizzano documenti e informazioni aziendali per generare risposte (RAG). Se tra le fonti disponibili sono presenti procedure obsolete, versioni non approvate o contenuti privi di adeguati controlli di accesso, il sistema può produrre risposte non aggiornate o mostrare informazioni che non dovrebbero essere accessibili a tutti. La qualità delle risposte dipende anche dalla progettazione del sistema, dai meccanismi di recupero delle informazioni e dai controlli applicati. La qualità del dato rimane comunque una componente essenziale.

C’è poi una distinzione importante: un dato può essere adeguato per un utilizzo e non esserlo per un altro. Un dataset sufficientemente aggiornato per un’analisi mensile delle vendite potrebbe non essere adatto a un processo operativo che richiede informazioni quasi in tempo reale. Allo stesso modo, dati utilizzabili per descrivere un fenomeno potrebbero non essere abbastanza completi o rappresentativi per sviluppare un modello predittivo.

Anche il quadro normativo europeo richiama l’importanza di gestire correttamente le informazioni. Il GDPR, all’articolo 5, stabilisce principi di esattezza, pertinenza e minimizzazione nel trattamento dei dati personali. L’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) prevede inoltre specifici requisiti di governance e qualità dei dataset per i sistemi di Intelligenza Artificiale ad alto rischio, nei casi disciplinati dal regolamento.

Le quattro attività di un progetto di Data Consolidation

Non esiste un’architettura valida per tutte le organizzazioni. Un’azienda manifatturiera che deve collegare produzione, magazzino e vendite ha esigenze diverse da una realtà di servizi che vuole integrare dati commerciali, contrattuali e di assistenza.

Un percorso efficace può partire da quattro attività.

• Mappare fonti, flussi e responsabilità: prima di progettare una nuova architettura è necessario conoscere quella esistente: dove nasce il dato, come viene trasformato, quali sistemi lo utilizzano e chi ne è responsabile. È in questa fase che emergono copie inutili, passaggi manuali, dipendenze da applicazioni legacy e informazioni che nessuno considera di sua competenza.
  
  
• Misurare e migliorare la qualità: deduplicazione, normalizzazione dei formati, allineamento delle codifiche, controllo dei valori, gestione dei campi mancanti. Non tutto si corregge in automatico: se un’informazione manca, bisogna decidere se recuperarla da una fonte attendibile, segnalarne l’assenza o escluderla da quell’uso.
  
  
• Definire regole e un modello condiviso: “Cliente attivo”, “marginalità” o “ordine completato” devono avere un significato concordato. Il consolidamento richiede quindi un confronto tra IT e funzioni di business, non soltanto un’attività di integrazione tecnica. Il risultato sono definizioni comuni, fonti autorevoli, regole di trasformazione e frequenze di aggiornamento. Strumenti come cataloghi dati, tracciabilità delle trasformazioni e regole condivise tra chi produce e chi utilizza le informazioni aiutano a mantenere questa coerenza nel tempo.
  
  
• Scegliere l’architettura in base al caso d’uso: la scelta dipende dal tipo di dati da gestire e dalle modalità con cui devono essere utilizzati. Tra le soluzioni possibili:

• un Data Warehouse per centralizzare dati strutturati destinati a reporting e analisi;
  
  
• un Data Lake per raccogliere grandi volumi di dati in formati eterogenei;
  
  
• un’architettura Lakehouse, per combinare la flessibilità del Data Lake con funzionalità tipiche del Data Warehouse. 

Nelle architetture Lakehouse si può adottare un’organizzazione a livelli, distinguendo dati grezzi, dati sottoposti a controlli di qualità e dati elaborati per specifiche esigenze di analisi. Questo approccio consente di applicare progressivamente regole di validazione e trasformazione.

In altri casi può essere utile introdurre pratiche e strumenti di Master Data Management, per governare informazioni fondamentali come anagrafiche clienti e prodotti, oppure un livello semantico condiviso per uniformare il calcolo degli indicatori. Le soluzioni di federazione e virtualizzazione consentono invece di consultare dati distribuiti senza doverli necessariamente trasferire in un unico repository.

Questi approcci possono essere complementari. La scelta va valutata considerando volumi, costi, prestazioni, sicurezza, competenze disponibili e necessità di aggiornamento.

Dal dato consolidato a una Business Intelligence più affidabile

Molte organizzazioni dispongono già di dashboard e strumenti di Business Intelligence. Questo non garantisce che gli indicatori siano affidabili.

Pensiamo a un’azienda che vuole analizzare la redditività dei propri clienti. I ricavi provengono dal gestionale amministrativo, le opportunità commerciali dal CRM, i costi di servizio da un’applicazione dedicata e alcune informazioni contrattuali da documenti o fogli di calcolo. Se questi elementi non sono collegati attraverso identificativi, definizioni e regole coerenti, ottenere una vista attendibile della marginalità per cliente può richiedere numerose verifiche manuali.

Un progetto di consolidamento, accompagnato da adeguati controlli di qualità, può rendere questo processo più ripetibile e trasparente.

I benefici potenziali riguardano diversi aspetti:

• maggiore coerenza dei KPI, grazie a definizioni condivise tra le funzioni.
  
  
• Minore lavoro di riconciliazione manuale, soprattutto nei report ricorrenti.
  
  
• Analisi trasversali, che collegano informazioni commerciali, operative ed economiche.
  
  
• Migliore tracciabilità, per comprendere origine, trasformazioni e aggiornamento dei dati.
  
  
• Maggiore riutilizzabilità delle informazioni, anche per applicazioni di analisi predittiva e IA.

Il beneficio effettivo, però, va verificato. Il consolidamento non elimina ogni controllo e non garantisce automaticamente decisioni migliori. Per valutarne l’efficacia è utile misurare, ad esempio, il tempo necessario per produrre un report, il numero di anomalie rilevate, la frequenza degli interventi manuali e la capacità di rispettare i tempi di aggiornamento richiesti dal business.

La qualità del dato va misurata, non dichiarata

Dire che un dato è “pulito” non basta. La qualità deve essere tradotta in criteri verificabili.

Le principali dimensioni da considerare per valutare la qualità dei dati sono:

• completezza: ci sono tutte le informazioni necessarie;
  
  
• accuratezza: i valori corrispondono alla realtà o a una fonte attendibile;
  
  
• coerenza: i dati non presentano contraddizioni rispetto alle regole definite e tra le diverse fonti;
• unicità: non ci sono duplicati;
  
  
• tempestività: il dato è abbastanza aggiornato per lo scopo;
  
  
• validità: formati, domini e regole aziendali sono rispettati.

Le soglie non sono uguali per tutti i dati. Un indirizzo per una newsletter e un dato usato in un processo finanziario o in un sistema di IA ad alto impatto richiedono controlli molto diversi.

Data Governance e sicurezza: come mantenere il risultato nel tempo

Uno degli errori più comuni è considerare la qualità dei dati come un problema da risolvere durante la migrazione o l’implementazione di una nuova piattaforma.

In realtà, nuove informazioni vengono create e modificate continuamente. Anche un dataset corretto oggi può diventare meno affidabile se cambiano le applicazioni, i processi o le regole aziendali. Per questo servono responsabilità definite, controlli periodici e procedure per gestire le anomalie.

La Data Governance aiuta a stabilire chi può creare, modificare, validare e utilizzare le informazioni. Può inoltre prevedere regole di classificazione, conservazione e tracciabilità. Riguarda quindi anche la loro comprensibilità dei dati, non solo la loro proetazioe, e va impostata insieme al consolidamento, non dopo.

Consolidare dati provenienti da più sistemi può ampliare le possibilità di analisi, ma anche aumentare l’impatto di un accesso non autorizzato. Occorre quindi valutare permessi, cifratura, logging, segregazione degli accessi e rispetto delle finalità di trattamento, soprattutto quando sono coinvolti dati personali o informazioni sensibili per l’azienda, tenendo conto anche degli obblighi della NIS2 per chi vi è soggetto. La sicurezza va considerata fin dalla progettazione.

Il contributo di Next04

Per affrontare queste esigenze serve una visione che tenga insieme applicazioni, infrastrutture, processi aziendali e obiettivi di utilizzo dei dati.

Next04 affianca aziende pubbliche e private nella mappatura dei sistemi esistenti, nell’integrazione tra applicazioni, nella modernizzazione degli ambienti legacy e nella realizzazione di soluzioni di Business Intelligence e Intelligenza Artificiale, con l’obiettivo di creare le condizioni per utilizzare in modo più efficace le informazioni aziendali.

Nell’ambito dei progetti di Data Consolidation, il punto di partenza è comprendere quali dati servono, dove risiedono e quali criticità ne limitano l’utilizzo. Su questa base è possibile individuare gli interventi di integrazione e le scelte architetturali più coerenti con le esigenze dell’organizzazione.

L’obiettivo non è introdurre una nuova piattaforma, ma costruire una base informativa affidabile su cui prendere decisioni più rapide e consapevoli.

Prima di investire in BI e IA, partire dai dati

Prima di avviare un progetto di Intelligenza Artificiale o introdurre nuovi strumenti di Business Intelligence, è utile verificare alcuni aspetti:

• Quali dati utilizzeremo?
  
  
• Chi ne è responsabile?
  
  
• Quanto sono aggiornati?
  
  
• Per quali decisioni sono davvero adatti?

Le risposte aiutano a capire dove intervenire e quali iniziative possono produrre valore.

Un progetto di Data Consolidation può partire anche da un’esigenza circoscritta, come migliorare un report o integrare le informazioni di due applicazioni. L’importante è avere chiaro il risultato atteso e poter verificare se le attività svolte lo hanno migliorato.

Next04 può supportare la tua organizzazione nell’analisi delle fonti dati e nell’individuazione di un percorso di integrazione e consolidamento coerente con le esigenze del business.