Una Data Platform è un'infrastruttura tecnologica che consente la raccolta, la gestione, l'elaborazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati in modo centralizzato e integrato. Fondamentale, oggi, in un mondo fatto di dati.
La Data Platform dà, quindi, una visione d’insieme dei dati che si creano in un’azienda, supportando l'organizzazione nel trasformare i dati grezzi in informazioni utili e insights strategici, migliorando da una parte il processo decisionale e ottimizzando, dall’altra, le operazioni aziendali di imprese di qualsiasi dimensione e settore.
In un ambiente industriale dove diversi sistemi software devono spesso lavorare insieme, come i sistemi di gestione delle risorse aziendali (Erp), i sistemi di controllo di produzione (Mes) e quelli di gestione della qualità (Qms), sono sempre più i metadati, ossia i dati che forniscono informazioni chiave su un altro dato, che vanno ad alimentare le Data Platform.
Oggi, anche questo ambito è impattato dalla GenAI, l’intelligenza artificiale generativa, e il metadato, grazie proprio alla GenAI che consente di interrogare una Data Platform in linguaggio naturale, diventa un elemento chiave, facendo scoprire i nuovi “superpoteri” delle Data Platform.
Di questo se n’è parlato in occasione dell’evento business “Il ruolo della GenAI nella Data Platform del futuro” di Iconsulting, realtà che da oltre vent’anni opera nel mondo della Data Analytics per costruire servizi di nuova generazione per imprese di tutti i settori. Con Alfredo Formisano, Director Iconsulting, abbiamo approfondito alcuni concetti, facendo emergere i vantaggi delle Data Platform di nuova generazione per le imprese industriali.
La Data Platform nelle aziende industriali
“Oggi le aziende sono ricche di dati e di processi, ma spesso sono gestiti a silos”, spiega Alfredo Formisano, Director di Iconsulting.
“In un’impresa industriale si trovano diversi sistemi - anche di generazioni diverse - per gestire le varie operation, per esempio il sistema di produzione dove si raccolgono i dati dalle macchine, il sistema di gestione magazzino o quello relativo alla qualità, ai quali si affiancano altri sistemi inerenti alla gestione delle attività aziendali, compreso l’ambito business e finanziario.
La Data Platform nasce proprio per accorpare tutti questi dati di tipo diverso, creando armonia nell’analisi anche cross-processi. Si pensi di correlare il dato di produzione - OT o IoT - ad altri dati quali la qualità della materia prima o del prodotto per individuare, per esempio, quali fattori determinano la qualità del prodotto finito”.
La Data Platform si rende quindi necessaria proprio per la sua visione olistica. “La sua ambizione è di de-verticalizzare i dati dei processi inglobandoli in un unico ambiente per consentire un’analisi che possa coprire tutte le esigenze informative dell’azienda”, continua Formisano.
“Un obiettivo oggi possibile grazie alle tecnologie portate dal cloud e all’evoluzione dei tool di analisi, che sempre più fanno uso di algoritmi anche in ottica GenAI”.
Metadati, GenAI e Data Platform
L’incontro organizzato di Iconsulting si è proprio focalizzato sui metadati e sulle opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale, confrontando le varie Data Platform aziendali e la loro graduale trasformazione.
“Nel 2001 abbiamo iniziato questo viaggio uscendo dai confini della ricerca universitaria per immaginare metodologie, algoritmi e tecnologie capaci di valorizzare il più grande asset del mercato odierno: i dati”, ha esordito Stefano Alpi, Senior Manager di Iconsulting”.
Oggi, dalle quattro sedi di Milano, Bologna, Roma e Napoli, Iconsulting aiuta grandi aziende e organizzazioni internazionali a prendere decisioni migliori, nella convinzione che dati e metadati siano una risorsa inestimabile per sostenere l’evoluzione dell’umanità.
“Tra le tematiche che si stanno affacciando sul mondo della Data Platform, troviamo la Data Observability, un sistema di monitoraggio dei dati completo, la Data Governance di nuova generazione, più vicina alle esigenze del business, come leva effettiva per chi usufruisce del dato”, ha proseguito Alpi. “Queste due dinamiche adottate insieme alla Generative AI consentono di estrarre maggior valore dalla Data Platform, aiutandone anche l’adozione”.
L’elemento che unisce questi temi è il metadato. “Se la GenAI potesse usufruire dei metadati potrebbe abilitare scenari di analisi e consapevolezza che troviamo nelle Data Platform maggiori, anche per utenti oggi meno ingaggiati. Ecco perché si parla di superpoteri delle Data Platform.
L’importanza dei metadati per un'azienda industriale
I metadati sono dati che descrivono altri dati, fornendo informazioni contestuali e strutturali che aiutano a comprendere, organizzare, gestire e utilizzare meglio i dati stessi. In altre parole, i metadati forniscono informazioni chiave su un dato, come la sua origine, il formato, la data di creazione, l'autore, la descrizione e altri attributi rilevanti.
Un esempio tipico di metadati è costituito dalla scheda del catalogo di una biblioteca, che contiene informazioni circa il contenuto e la posizione di un libro, ma i metadati possono anche riguardare immagini o database.
I metadati migliorano la gestione e l'organizzazione dei dati, garantiscono la qualità e l'affidabilità delle informazioni, facilitano la conformità normativa, aumentano l'efficienza operativa e supportano l'analisi dei dati. Facilitano, inoltre, l'integrazione e l'interoperabilità tra i diversi sistemi software presenti in un’impresa industriale, assicurando che i dati possano essere scambiati e utilizzati in modo coerente.
Non ultimo, risultano utili anche sul frontedella sicurezza dei dati. I metadati possono, infatti, includere informazioni sui permessi e sui livelli di accesso, contribuendo a garantire che solo le persone autorizzate possano accedere a dati sensibili o critici per l'azienda.
La svolta della GenAI nell’utilizzo della Data Platform
“La GenAI integrata nella Data Platform consente di avere accesso ai dati in linguaggio naturale. Un’innovazione pazzesca tanto quanto la GenAI perché dà la possibilità a chiunque di ricercare fenomeni e fare interrogazioni a basi dati tecniche facendo domande verbali”, afferma Formisano.
“Oggi, la GenAI è molto sviluppata nell’ambito documentale perché il documento è autodescrittivo in termini di contesto, mentre i dati non lo sono. Bisogna quindi istruire la GenAI attraverso tabelle. C’è, però, un effetto indesiderato e cioè che i dati non prevedono incertezza”.
Se si fa una domanda a ChatGPT o a GeminiAI e si ottiene un’informazione sommaria, tendenzialmente la si accetta. Sui dati non si possono accettare imprecisioni perché la Data Platform nasce proprio per dare informazioni certe sulle quali prendere delle decisioni.
“Il limite che, a oggi, può derivare dalla GenAI è quello di avere informazioni inesatte sui dati della propria azienda, provocando le cosiddette allucinazioni. Uno dei vantaggi principali riguarda invece la produttività, soprattutto per la realizzazione di codice e l’efficace autoformazione per gli sviluppatori.
I vantaggi della Data Platform nel mondo industriale
Nel mondo industriale c’è un tema di fondo culturale dal quale non si può prescindere. Le imprese manifatturiere, anche se di grandi dimensioni, hanno un background concentrato sul prodotto e sono meno avvezze alle informazioni. Tuttavia, oggi molte grandi organizzazioni sono cresciute e considerano l’ambito IT un fattore importante per il business.
In alcune di queste sono previsti degli spoke, ossia figure con competenze specifiche. Per esempio Data Scientist con un background statistico-economico o con un imprinting più tecnico.
Il Data Scientist sviluppa gli algoritmi, o meglio li personalizza sulle esigenze dell’azienda, scegliendo il motore (oggi sul mercato vi sono diverse piattaforme rese disponibili dai big player anche in modalità as-a-service) più idoneo per il settore di attività.
Un’altra figura cardine per la Data Platform è il Data Engineer, che sviluppa il sistema di immagazzinamento e di visualizzazione.
Perché la Data Platform in un’azienda industriale? Perché aiuta a connettere il mondo business con quello delle operation, per la sua visione olistica, la grande capacità di immagazzinare dati, la possibilità di eliminare silos e avere un unico punto di accesso, sia per chi svolge mansioni operative e sia per chi deve prendere le decisioni. Ma soprattutto, per la sua capacità di trasformare i dati grezzi in informazioni utili e insights strategici a vantaggio della competitività aziendale.
L'integrazione della GenAI e di modelli conversazionali nelle Data Platform che consentono di fare interrogazioni in linguaggio naturale rappresenta una svolta epocale in questo mondo, con potenzialità ancora inesplorate.
