Nell’era dell’intelligenza artificiale la Data integration, processo che permette di combinare informazioni da diverse origini in un'unica visione chiara e strutturata migliorando l'affidabilità delle informazioni, si sta rivelando cruciale.
Adottare un approccio di un'integrazione dati significa poter contare su informazioni coerenti, aggiornate in tempo reale e di qualità, indispensabili per ottenere una maggiore efficacia dalle tecnologie di intelligenza artificiale.
Una strategia ben strutturata di integrazione favorisce anche l’implementazione di modelli avanzati di analisi e automazione, ottimizzando le operazioni aziendali e accelerando l’innovazione. Vantaggi che stanno spingendo sempre più imprese a investire in soluzioni per la gestione dei dati su larga scala
Come evolverà la Data integration nel 2025
Dario Valsecchi, Senior Consultant di Axiante, realtà che si occupa di business innovation, ritiene che sempre di più le organizzazioni punteranno a centralizzare i dati provenienti da sistemi eterogenei, creando un punto di riferimento unico e affidabile per prendere decisioni più informate.
Questo approccio offrirà una visione completa del business, migliorando la strategia aziendale e ottimizzando i processi operativi.
Si assisterà a una diffusione delle Customer Data Platform (Cdp) su misura, sempre più sofisticate per adattarsi alle necessità specifiche delle aziende. Grazie a queste soluzioni, le imprese possono estrarre insight preziosi per ottimizzare le performance e stimolare la crescita.
L’AI e il Machine Learning anche per la gestione dei dati
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando anche il modo in cui le aziende raccolgono, analizzano e utilizzano le informazioni, con impatti significativi su diversi aspetti, tra cui:
- Automazione intelligente perché accelera l’unione e la gestione dei dati provenienti da diverse fonti (testuali, visive, ecc.), garantendo maggiore precisione e fruibilità.
- Analisi predittiva e personalizzazione avanzata perché un'integrazione dati efficace permette ai modelli di AI di lavorare su informazioni aggiornate, migliorando l’accuratezza delle previsioni e l’adattamento ai comportamenti degli utenti.
- Sicurezza e protezione dei dati perché l'AI aiuta a individuare attività sospette fino ad automatizzare la risposta agli attacchi informatici
Parallelamente si assisterà anche a una maggior adozione del cloud nella gestione delle informazioni grazie a fattori come la scalabilità e flessibilità, la collaborazione potenziata (strumenti come Google Workspace e Microsoft 365 migliorano la produttività, permettendo ai team di lavorare su dati condivisi in tempo reale) e Strategie multi-cloud e ibride per evitare la dipendenza da un singolo fornitore.