Gestire i dati in modo efficace significa oggi garantire non solo efficienza operativa, ma anche resilienza e capacità di innovazione. La frammentazione delle fonti, i volumi in crescita e la pressione normativa rendono indispensabile un approccio strutturato, basato su governance, qualità, automazione e piattaforme convergenti.
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L’importanza della gestione dei dati per le imprese digitali
Il dato è diventato il cuore pulsante delle organizzazioni moderne: secondo Gartner, le imprese che non sviluppano una strategia di data management rischiano di non riuscire a governare la crescente complessità tecnologica e di perdere competitività. Non si tratta più di un’attività tecnica confinata all’IT, ma di una disciplina che unisce governance, qualità, integrazione e sicurezza per supportare i processi decisionali e abilitare nuovi modelli di business.
Le aziende si trovano oggi a gestire dati provenienti da fonti sempre più diversificate: sistemi legacy, applicazioni cloud, dispositivi IoT, interazioni digitali con i clienti. Questa frammentazione, se non governata, porta a inefficienze, duplicazioni e rischi di incoerenza semantica.
Allo stesso tempo, la pressione normativa impone un salto di qualità. La necessità di rispettare GDPR, normative settoriali e nuovi requisiti di reporting ESG sta spingendo le imprese a considerare l’ottimizzazione del paesaggio tecnologico una priorità assoluta. In questo scenario, il data management non è più solo un mezzo per contenere costi o ridurre rischi, ma diventa un vero acceleratore di valore: consente di migliorare la customer experience, rendere più efficienti le operations e abilitare innovazioni basate su intelligenza artificiale e automazione .
Dati come asset strategico e vantaggio competitivo
La crescente centralità dei dati è testimoniata dal fatto che le imprese li considerano ormai al pari di asset finanziari o infrastrutturali. Un dato accurato, tempestivo e accessibile consente di prendere decisioni più rapide e basate su evidenze, migliorare l’esperienza del cliente e accelerare l’innovazione di prodotti e servizi.
Inoltre, la possibilità di valorizzare i dati come asset aziendale ha un impatto diretto sulla resilienza. Le aziende che adottano modelli di governance chiari e strumenti di qualità dei dati sono meglio equipaggiate per rispondere a crisi, cambiamenti normativi e discontinuità di mercato. La capacità di utilizzare i dati non solo per monitorare il presente, ma anche per anticipare trend futuri, rappresenta oggi una leva essenziale per differenziarsi in mercati sempre più dinamici.
Tecniche per ottimizzare la gestione dei dati
La crescente complessità del panorama informativo impone alle imprese di adottare tecniche e metodologie avanzate per garantire che i dati siano affidabili, accessibili e sicuri lungo tutto il loro ciclo di vita. Non si tratta soltanto di scegliere le tecnologie giuste, ma di costruire un approccio integrato che unisca governance, qualità, architetture moderne e automazione.
Nei prossimi anni la capacità di integrare AI generativa e automazione nei processi di gestione dei dati sarà un fattore decisivo per ridurre i costi operativi e aumentare il time-to-value delle iniziative data-driven.
In questo contesto, le imprese che vogliono sfruttare appieno il potenziale dei dati devono adottare un insieme coordinato di tecniche che vanno dalla definizione di policy di qualità e governance, alla costruzione di cataloghi centralizzati, fino all’implementazione di architetture distribuite in grado di ridurre la frammentazione e rendere i dati più facilmente fruibili per analisi e applicazioni di business.
Data governance e qualità dei dati
La data governance rappresenta la base di ogni strategia di gestione dei dati. Definisce regole, responsabilità e processi per garantire che i dati siano accurati, coerenti e utilizzati in modo conforme alle normative. Senza una governance solida, il rischio è quello di creare silos informativi, duplicazioni e mancanza di fiducia nei dati stessi, compromettendo l’efficacia delle analisi e delle decisioni di business.
Le pratiche di data governance e i sistemi di data quality sono ormai considerate tecnologie ad alta priorità, necessarie per affrontare l’aumento della complessità e dei volumi informativi. Gli strumenti di data quality, in particolare, consentono di identificare e correggere errori, eliminare duplicati e assicurare che i dati rispettino standard di completezza e coerenza .
La governance non si limita agli aspetti tecnici: coinvolge anche le persone e la cultura aziendale. Gartner sottolinea come i Chief Data & Analytics Officer (CDAO) abbiano ormai la responsabilità primaria di garantire la fiducia nei dati e il loro corretto utilizzo. Creare un framework di governance efficace significa quindi:
- assegnare ruoli chiari (data owner, data steward, data custodian),
- definire policy condivise,
- assicurare che le metriche di qualità siano monitorate in modo continuo.
In questo modo, la governance e la qualità dei dati non solo riducono i rischi di non compliance, ma abilitano anche un vantaggio competitivo: permettono alle imprese di disporre di dati affidabili, pronti per essere utilizzati in progetti di AI, analisi predittiva e automazione dei processi.
Metadata management e data catalog
I metadati – i dati che descrivono altri dati – sono la chiave per garantire tracciabilità, comprensione e interoperabilità delle informazioni in azienda. Senza un controllo centralizzato, i metadati restano frammentati nei vari sistemi, rendendo difficile ricostruire l’origine, la qualità e il significato dei dati utilizzati.
Gartner segnala il metadata management e i data catalog come strumenti fondamentali per migliorare l’efficienza operativa e la fiducia nei dati. I cataloghi consentono di creare un inventario centralizzato che rende i dati facilmente ricercabili e comprensibili anche da figure non tecniche. Questo non solo semplifica la scoperta dei dati, ma favorisce anche un utilizzo più diffuso e consapevole all’interno dei processi di business.
Le piattaforme più evolute stanno integrando funzionalità basate su AI generativa per arricchire automaticamente i metadati, creare descrizioni semantiche e suggerire regole di utilizzo. Strumenti come i cataloghi attivi (active metadata) diventano così veri e propri hub intelligenti, capaci di alimentare architetture come i data fabric, supportare la governance e accelerare il time-to-value.
Data fabric e data mesh: nuove architetture distribuite
L’evoluzione delle architetture di gestione dei dati è passata dal modello centralizzato dei data warehouse a soluzioni più flessibili e distribuite. Oggi, due approcci stanno emergendo come riferimenti principali: data fabric e data mesh.
Il data fabric si basa su un layer unificato che connette fonti eterogenee, indipendentemente da dove risiedano (on-premise, cloud, edge). Grazie all’uso di metadati attivi e automazione, questa architettura consente di integrare e orchestrare i dati in modo trasparente, riducendo la complessità operativa e migliorando la scalabilità.
Il data mesh, invece, propone un cambio di paradigma: decentralizza la responsabilità dei dati, assegnandola ai singoli domini di business che li generano e li conoscono meglio. In questo modello, ogni dominio diventa “fornitore” di dati trattati come prodotti, con standard di qualità e interoperabilità condivisi. Questa visione si inserisce nel trend verso ecosistemi più aperti e integrati, riducendo i rischi di vendor lock-in e migliorando l’agilità organizzativa.
Entrambi gli approcci rispondono alla necessità di gestire una crescente frammentazione delle fonti e un aumento esponenziale dei volumi.
Strumenti e piattaforme per la gestione dei dati
Per trasformare le tecniche in valore concreto, le imprese hanno bisogno di strumenti e piattaforme in grado di supportare l’intero ciclo di vita del dato: dalla raccolta all’integrazione, dalla qualità alla governance, fino all’analisi avanzata. Negli ultimi anni il mercato ha visto un’evoluzione significativa: si è passati da strumenti stand-alone, dedicati a singole funzioni, a piattaforme convergenti in grado di offrire un set integrato di funzionalità.
Le soluzioni MDM (Master Data Management) restano fondamentali per garantire consistenza e uniformità dei dati anagrafici aziendali.
Parallelamente, si evidenzia la nascita delle Converged Data Management Platforms (CDMP), che integrano funzionalità di integrazione, orchestrazione, qualità, governance e persistenza in un’unica piattaforma. Questa convergenza è destinata a ridisegnare il mercato. Nel report Emerging Tech: Data Management Evolves From Stand-Alone Tools to Converged Platforms, Gartner precisa che il mercato dei data management software (DMS) è oggi suddiviso in più segmenti verticali distinti, che però tenderanno a fondersi entro il 2028 in un unico mercato guidato dai data ecosystems.
Attualmente Gartner monitora otto segmenti principali e oltre 30 sottosegmenti nel mercato DMS. Tra questi, in particolare:
- Data Integration (ETL, ELT, pipeline)
- Data Quality & Data Observability
- Master Data Management (MDM) e Reference Data Management
- Metadata Management & Data Catalogs
- Data Governance & Stewardship
- Data Persistence & Storage (inclusi lakehouse, time-series, vector DB, etc.)
- Data Security & Privacy Management
- Orchestration & DataOps/FinOps
Questi segmenti hanno generato storicamente mercati separati, con vendor e prodotti stand-alone. La tendenza a far confluire i diversi segmenti del data management in un unico mercato guidato dai data ecosystems, dunque, andrà a ridurre la complessità tecnologica e i costi di integrazione.
La scelta delle piattaforme giuste significa bilanciare due priorità: evitare il rischio di vendor lock-in e garantire allo stesso tempo interoperabilità, sicurezza e scalabilità. È proprio su questo equilibrio che si gioca oggi la differenziazione tra i principali vendor del mercato.
Master Data Management e data integration
Il Master Data Management rappresenta uno degli strumenti più consolidati per garantire coerenza e affidabilità ai dati aziendali. Si tratta di soluzioni progettate per creare una “fonte unica di verità” (single source of truth) per i dati anagrafici critici – clienti, fornitori, prodotti, asset – riducendo duplicazioni, errori e incoerenze.
Accanto all’MDM, la data integration si conferma una capability chiave per connettere fonti eterogenee e alimentare sistemi analitici e operativi. Le imprese operano ormai in ambienti ibridi e multicloud, dove i dati sono distribuiti tra sistemi legacy, SaaS e applicazioni verticali. In questo contesto, le soluzioni di integrazione consentono di orchestrare flussi informativi complessi, supportando in tempo reale processi critici come la customer experience o la supply chain.
Automazione e AI generativa nei processi di data management
L’evoluzione più significativa del data management negli ultimi anni è l’integrazione di automazione intelligente e AI generativa nei processi di gestione e governo dei dati. L’obiettivo è ridurre la complessità e velocizzare attività tradizionalmente onerose, come la preparazione, la pulizia, l’integrazione e la migrazione dei dati.
Secondo il report di Gartner Predicts 2025: 4 Ways AI Will Disrupt Data Management Markets and Solutions, entro i prossimi tre anni le piattaforme di gestione dati che non integreranno funzionalità di automazione e GenAI rischieranno di essere percepite come “legacy” e quindi destinate a perdere rilevanza sul mercato. Gli strumenti emergenti, infatti, già permettono di:
- Automatizzare la creazione e la manutenzione di pipeline di integrazione
- Generare regole di data quality tramite linguaggi naturali
- Trasformare query in linguaggi come SQL grazie a modelli di AI generativa
- Orchestrare processi complessi di migrazione da tool stand-alone a piattaforme convergenti
Alcuni vendor hanno introdotto assistenti conversazionali basati su AI in grado di supportare direttamente analisti e data steward: ad esempio, rispondere in linguaggio naturale a domande di business (es. “chi sono i miei 5 migliori clienti per fatturato?”) traducendole automaticamente in query e restituendo insight in tempo reale.
Questa automazione non solo riduce tempi e costi, ma aumenta anche la fiducia nei dati, garantendo maggiore trasparenza e standardizzazione.
Converged Data Management Platforms (CDMP): dal tool stand-alone all’ecosistema integrato
Come anticipato, i Converged Data Management Platforms (CDMP) rappresentano la nuova frontiera: ambienti che integrano funzionalità di orchestrazione, metadata management, osservabilità, governance e – sempre più spesso – intelligenza artificiale generativa. Questi strumenti non solo riducono la complessità tecnologica, ma consentono di ottimizzare costi e tempi grazie a un’esperienza utente coerente e a un modello di pricing integrato.
I CDMP abilitano inoltre un approccio graduale alla modernizzazione: alcuni vendor stanno introducendo utilities di migrazione che semplificano il passaggio da tool stand-alone a piattaforme convergenti, utilizzando automazione e modelli generativi per trasformare pipeline, regole di qualità e query in linguaggi diversi.
Le soluzioni di data management da considerare
La scelta delle piattaforme di gestione dei dati è un passaggio critico per i decision maker: l’offerta di mercato è ampia e in rapida evoluzione, con vendor che spaziano da soluzioni best-of-breed focalizzate su specifiche capability (data quality, MDM, integrazione) a suite integrate in grado di coprire l’intero ciclo di vita del dato.
Per i CIO, la vendor selection richiede quindi un bilanciamento tra:
- Completezza funzionale (copertura delle diverse aree di data management)
- Flessibilità e interoperabilità (capacità di integrarsi con sistemi e piattaforme esistenti)
- Capacità di innovazione (uso di AI, automazione, supporto a data fabric/mesh)
- Sostenibilità economica e operativa (time-to-value, modelli di pricing trasparenti)
Soluzioni best-of-breed
Le soluzioni best-of-breed si caratterizzano per la specializzazione: offrono funzionalità mirate – ad esempio per la qualità dei dati, l’MDM o la data integration – e vengono scelte dalle imprese che preferiscono integrare diversi strumenti piuttosto che affidarsi a un’unica suite. Questo approccio consente di disporre del “meglio” disponibile in ciascun ambito, garantendo spesso maggiore flessibilità e performance rispetto alle piattaforme integrate.
Vendor come Reltio, Profisee e Tamr si distinguono proprio per la capacità di offrire soluzioni verticali e ad alto grado di configurabilità.
- Reltio è apprezzata per la sua architettura cloud-native e le funzionalità di data unification in tempo reale, che la rendono adatta a organizzazioni con esigenze di customer 360 e marketing avanzato.
- Profisee si posiziona come alternativa flessibile e conveniente per progetti MDM, con particolare attenzione alla rapidità di implementazione e al supporto a deployment ibridi.
- Tamr adotta un approccio innovativo al master data management, basato su machine learning e automazione della data curation, risultando particolarmente adatta a contesti con grandi volumi e varietà di dati.
L’adozione di soluzioni best-of-breed comporta però la necessità di una forte capacità di integrazione. La frammentazione degli strumenti può generare costi e complessità se non gestita in un’ottica architetturale chiara. Tuttavia, per molte imprese questa strategia resta vincente, perché consente di ridurre i rischi di vendor lock-in e di adottare le tecnologie più innovative disponibili sul mercato.
Suite integrate
Accanto alle soluzioni best-of-breed, molte imprese scelgono di affidarsi a suite integrate che offrono un set completo di funzionalità per coprire l’intero ciclo di vita del dato: dalla qualità alla governance, dall’integrazione al master data management. Questo approccio riduce la frammentazione tecnologica e semplifica la gestione, favorendo una maggiore coerenza dei processi.
Player come Informatica, Ataccama, Semarchy e TIBCO si distinguono per la capacità di fornire piattaforme complete e scalabili.
- Informatica è leader consolidato con una piattaforma cloud-native che integra MDM, data integration, cataloghi e governance, con un forte focus su automazione e AI generativa.
- Ataccama combina funzionalità di data quality, governance e MDM in un’unica piattaforma, puntando su user experience semplificata e forte automazione.
- Semarchy adotta un approccio flessibile e “data-centric”, con soluzioni MDM agili e scalabili, spesso preferite da imprese che cercano tempi rapidi di implementazione.
- TIBCO propone una suite che integra MDM, data integration e analisi, con un posizionamento forte negli scenari enterprise complessi e ibridi.
Il vantaggio principale delle suite integrate è la coerenza architetturale: un unico vendor riduce i rischi di incompatibilità e velocizza i progetti di data management. Di contro, le aziende devono valutare attentamente i rischi di vendor lock-in e la capacità effettiva delle piattaforme di integrarsi in ecosistemi aperti.
Trend emergenti e differenziazione dei vendor
Come visto, i vendor competono non solo sulla completezza funzionale, ma anche sulla capacità di differenziarsi attraverso l’adozione di trend emergenti.
Uno dei principali fattori di innovazione è l’integrazione della GenAI. Assistenti conversazionali, automazione delle pipeline di integrazione, suggerimenti intelligenti per la data quality e traduzione automatica di query in linguaggio naturale sono ormai elementi che definiscono il livello di maturità delle soluzioni.
Un secondo ambito di differenziazione riguarda il reporting ESG e la compliance. I clienti attribuiscono crescente valore alla capacità dei vendor di supportare la tracciabilità e la trasparenza dei dati, in risposta alle nuove normative sulla sostenibilità. Le piattaforme che offrono funzioni integrate di auditing, lineage e monitoraggio delle metriche ESG risultano quindi più attrattive.
Infine, la spinta verso architetture cloud-native e multicloud sta diventando una discriminante cruciale. Fornitori come Informatica, Reltio e Ataccama hanno costruito le proprie piattaforme con un approccio nativo al cloud, garantendo elasticità, scalabilità e riduzione dei costi operativi. La capacità di operare in ecosistemi multicloud aperti, riducendo i rischi di lock-in e favorendo l’interoperabilità, è destinata a diventare un criterio chiave nella selezione dei fornitori.
In sintesi, GenAI, ESG e cloud-native rappresentano i tre driver principali di differenziazione competitiva: elementi che non solo orientano le scelte dei decision maker, ma che definiscono il posizionamento futuro dei vendor in un mercato sempre più convergente e guidato da ecosistemi integrati.
| Categoria | Vendor principali | Punti di forza | Possibili criticità |
| Best-of-breed | Reltio, Profisee, Tamr | Specializzazione su aree specifiche (MDM, qualità, integrazione) Elevata flessibilità Innovazione rapida (ML, AI) | Maggiore complessità di integrazione Rischio frammentazione |
| Suite integrate | Informatica, Ataccama, Semarchy, TIBCO | Copertura end-to-end del ciclo di vita del dato Architettura coerente Scalabilità enterprise | Rischio vendor lock-in Costi e modelli di licensing da valutare |
| Piattaforme convergenti (CDMP) | IBM, SAP, Microsoft, Informatica (evoluzione) | Integrazione nativa di più capability (governance, quality, integration) Automazione e AI generativa Modelli di pricing unificati | Maturità ancora in evoluzione Interoperabilità variabile tra vendor |
Verso una gestione dei dati sostenibile e intelligente
La gestione dei dati non può più limitarsi a garantire efficienza operativa: deve diventare un elemento abilitante per sostenibilità, compliance e innovazione. I data manager stanno orientando gli investimenti verso piattaforme che non solo ottimizzino costi e processi, ma che contribuiscano anche a soddisfare le nuove esigenze di trasparenza e rendicontazione ESG. Funzioni come il data lineage, l’auditing automatizzato e il monitoraggio delle metriche di sostenibilità sono ormai integrate nei principali strumenti di data management, consentendo alle imprese di rispondere con tempestività alle pressioni normative e di mercato.
Parallelamente, l’adozione di automazione e AI generativa riduce drasticamente il time-to-value delle iniziative data-driven, permettendo di gestire più facilmente volumi crescenti e garantendo standard di qualità uniformi. Le piattaforme più evolute combinano queste capacità con modelli di pricing trasparenti e con un approccio cloud-native, offrendo elasticità e scalabilità.
Per le organizzazioni, l’obiettivo non è solo “gestire” i dati, ma trasformarli in un asset resiliente, capace di creare valore nel lungo periodo. Una gestione dei dati sostenibile e intelligente significa quindi disporre di un’infrastruttura che riduce la complessità, rispetta i requisiti normativi, abilita la collaborazione tra business e IT e si adatta dinamicamente alle evoluzioni tecnologiche.
